存在样本选择时边际处理效应的识别
计量经济学
2021-12-15 v1
摘要
本文给出了存在样本选择时边际处理效应（MTE）的识别结果。我们表明，对于无论是否接受处理都始终被观测到的个体，MTE 是部分识别的，并在三组渐趋严格的假设下推导了该参数的均匀锐界。第一个结果施加了带有无限制样本选择机制的标准 MTE 假设。第二组条件施加了样本选择变量相对于处理的单调性，大幅缩小了识别集。最后，我们引入了随机占优假设，收紧了 MTE 的下界。我们的分析推广到离散工具变量。结果依赖于该问题的混合重构，其中混合权重是可识别的，将 Lee（2009）的截断过程推广到 MTE 情境。我们提出了所推导界段的估计量，并使用 Deb、Munking 与 Trivedi（2006）提供的数据实证说明了我们方法的实用性。
引用
@article{arxiv.2112.07014,
title = {Identifying Marginal Treatment Effects in the Presence of Sample Selection},
author = {Otávio Bartalotti and Désiré Kédagni and Vitor Possebom},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.07014},
year = {2021}
}
备注
To be published in the Journal of Econometrics