Cluster-Robust Inference: A Guide to Empirical Practice
聚类稳健推断：实证实践指南AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：聚类稳健推断属于通用推断方法，摘要中的个体数据应用不足以将其归为面板或其他特定领域。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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聚类稳健推断：实证实践指南
- 研究问题
- 面对实证研究中常见的组内相关性，研究者应如何依据近期理论和模拟证据选择并实施聚类稳健推断？
- 方法与思路
- 作者以已有计量理论和模拟证据连接理论与实践，解释具体操作及其理由，并用最低工资与青少年劳动供给分析示范。
- 材料陈述的贡献
- 摘要将论文定位为深入的实践指南，强调覆盖具有实证相关性的推断问题，而非全面综述庞大的聚类稳健推断文献。
- 阅读关注点
- 应核对指南对聚类层级、集群数量及样本结构的具体建议，并确认每项实践建议对应的理论条件和模拟证据。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未经核实；摘要未列具体推断程序、适用条件或应用结果，无法直接据此选方法。
原文摘要
Methods for cluster-robust inference are routinely used in economics and many other disciplines. However, it is only recently that theoretical foundations for the use of these methods in many empirically relevant situations have been developed. In this paper, we use these theoretical results to provide a guide to empirical practice. We do not attempt to present a comprehensive survey of the (very large) literature. Instead, we bridge theory and practice by providing a thorough guide on what to do and why, based on recently available econometric theory and simulation evidence. To practice what we preach, we include an empirical analysis of the effects of the minimum wage on labor supply of teenagers using individual data.