带协变量的模糊回归不连续设计中的识别与估计
计量经济学
2026-02-03 v1
摘要
本文研究带协变量的模糊回归不连续设计（fuzzy regression discontinuity designs with covariates），并对其中的加权条件局部平均处理效应（weighted averages of conditional local average treatment effects, WLATEs）进行点识别特征化。任何被识别出的WLATE都等于条件减少形式断点与第一阶段断点的Wald比值。我们强调顺从加权后效应（Compliance-Weighted LATE, CWLATE），其对单元格加权为第一阶段断点的平方，从而最大化第一阶段的强度。对于离散协变量，我们提供简单估计器和稳健偏差校正推断。在针对常见设计进行校准的模拟实验中，当顺从性发生变化时，CWLATE相对于标准模糊RDD估计器在稳定性和均方误差方面都有所改善。对乌拉gan南部孕期现金转账的应用结果表明，基于RDD的低出生体重效应得到了精确的估计。
引用
@article{arxiv.2602.01417,
title = {Identification and Estimation in Fuzzy Regression Discontinuity Designs with Covariates},
author = {Carolina Caetano and Gregorio Caetano and Juan Carlos Escanciano},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.01417},
year = {2026}
}