Estimating a Continuous Treatment Model with Spillovers: A Control Function Approach
存在溢出效应的连续处理模型估计：控制函数方法AI 解读 ↓
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存在溢出效应的连续处理模型估计：控制函数方法
- 研究问题
- 当个体结果同时受到自身连续处理和邻居处理加权均值影响，且两者均内生时，如何识别并估计处理效应？
- 方法与思路
- 作者利用适当工具变量构造控制函数，讨论条件平均潜在结果的非参数识别，并为半参数模型提出三步估计程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法能够处理自身处理与网络溢出的双重内生性，并以地区失业率对犯罪率的因果影响作为实证示例。
- 阅读关注点
- 应核对工具变量的有效性要求、网络权重的设定、控制函数识别条件，以及三步估计如何传递各阶段的估计误差。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要解读；摘要未说明具体工具变量、识别条件和实证结果，也不能推断后续刊本变化。
原文摘要
We study a continuous treatment effect model in the presence of treatment spillovers through social networks.We assume that one's outcome is affected not only by his/her own treatment but also by a (weighted) average of his/her neighbors' treatments, both of which are treated as endogenous variables.Using a control function approach with appropriate instrumental variables, we show that the conditional mean potential outcome can be nonparametrically identified.We also consider a more empirically tractable semiparametric model and develop a three-step estimation procedure for this model.As an empirical illustration, we investigate the causal effect of the regional unemployment rate on the crime rate.