Personalized Subsidy Rules
个性化补贴规则AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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个性化补贴规则
- 研究问题
- 当个人对补贴的行为反应和收益均有异质性时，如何根据可观测特征设计福利最大化补贴，并识别最优规则及其福利边界？
- 方法与思路
- 作者利用边际处理效应框架表示福利，推导最优补贴条件，比较补贴与直接强制行为，并研究不同识别情形及正向选择的作用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，正向选择下最优补贴可达到第一最佳福利，且即使边际处理效应曲线未点识别，最优规则仍可点识别，并给出工资补贴应用。
- 阅读关注点
- 应核对福利目标、补贴成本及可行规则的设定，正向选择的精确定义，以及第一最佳和规则点识别结论各自依赖的条件。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未经核实；摘要未给出全部政策与识别条件，福利结论不能无条件推广。
原文摘要
Subsidies are commonly used to encourage behaviors that can lead to short- or long-term benefits. Typical examples include subsidized job training programs and provisions of preventive health products, in which both behavioral responses and associated gains can exhibit heterogeneity. This study uses the marginal treatment effect (MTE) framework to study personalized assignments of subsidies based on individual characteristics. First, we derive the optimality condition for a welfare-maximizing subsidy rule by showing that the welfare can be represented as a function of the MTE. Next, we show that subsidies generally result in better welfare than directly mandating the encouraged behavior because subsidy rules implicitly target individuals through unobserved heterogeneity in the behavioral response. When there is positive selection, that is, when individuals with higher returns are more likely to select the encouraged behavior, the optimal subsidy rule achieves the first-best welfare, which is the optimal welfare if a policy-maker can observe individuals' private information. We then provide methods to (partially) identify the optimal subsidy rule when the MTE is identified and unidentified. Particularly, positive selection allows for the point identification of the optimal subsidy rule even when the MTE curve is not. As an empirical application, we study the optimal wage subsidy using the experimental data from the Jordan New Opportunities for Women pilot study.