非线性因果效应模型的控制函数工具变量估计

当存在未测量混杂且有一个有效的工具变量时，工具变量方法能一致地估计处理效应。有效的工具变量是一个独立于未测量混杂因素、影响处理但除对处理的影响外不对结果有直接影响的变量。利用工具变量估计处理效应的两种常用估计量是两阶段最小二乘估计量和控制函数估计量。对于线性因果效应模型，这两种估计量等价；但对于非线性因果效应模型，它们不同。我们对这两种估计量在非线性因果效应模型中进行了系统比较，并提出了一种结合两者的途径，其通常优于单独使用任一估计量。我们证明控制函数估计量是带有增广工具变量集的两阶段最小二乘估计量。若这些增广工具变量有效，则控制函数估计量可比无增广工具变量的通常两阶段最小二乘更高效；若增广工具变量无效，则控制函数估计量可能不一致，而通常两阶段最小二乘仍保持一致。我们应用Hausman检验来检验增广工具变量是否有效，并基于此检验构造了预检验估计量。预检验估计量在模拟研究中表现良好。考虑了将其应用于暴力暴露对时间偏好的效应。