On the identifying content of instrument monotonicity
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究工具变量单调性对潜在结果联合分布识别集的限制，兼涉因果识别与分布特征。
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工具变量单调性的识别内容
- 研究问题
- 当工具变量单调性不缩小平均处理效应及潜在结果边际分布的识别集时，它是否仍能限制潜在结果的联合分布？
- 方法与思路
- 作者在结果、处理及外生工具变量均为二元的模型中，分别推导施加与不施加工具变量单调性时的潜在结果分布识别集。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，单调性的识别内容体现于联合分布特征，并给出加入单调性后识别集严格缩小的数据分布充要条件。
- 阅读关注点
- 应核对联合分布与边际分布结论的区别、严格缩小的充要条件，以及数据相容性和二元变量设定的作用。
- 阅读边界
- 摘要未给出识别集及充要条件的表达式；其具体推导针对二元模型，不能直接推广至多值或连续变量情形。
原文摘要
SUMMARY: The existing literature has established that the instrument monotonicity assumption of Imbens and Angrist (1994) has no identifying content on the average treatment effect and more generally on the marginal distributions of potential outcomes in the sense that additionally imposing this assumption does not affect the identified set for the parameters of interest under instrument exogeneity whenever these assumptions are consistent with the data. This paper demonstrates that the identifying content of instrument monotonicity presents itself in features of the joint distribution of potential outcomes. In the context of a model with a binary outcome, a binary treatment, and an exogenous binary instrument, I derive identified sets for the distribution of potential outcomes with and without instrument monotonicity. Comparing the two identified sets, I provide necessary and sufficient conditions on the distribution of the data under which the former identified set can be a strict subset of the latter. I empirically illustrate the results by revisiting the study of Angrist and Evans (1998).