关于工具变量在中介分析中的使用
计量经济学
2022-02-01 v1
摘要
实证研究者通常不仅关注处理是否影响感兴趣的结果，也关注处理效应是如何产生的。因果中介分析提供了一个形式化框架，用以识别处理影响结果背后的因果机制。最流行的识别策略依赖于所谓的序贯可忽略性（sequential ignorability, SI）假设，该假设要求在处理与结果之间的因果路径上不存在未观测混杂因素。尽管其流行，该假设在许多情形下被认为过强，因为它排除了未观测混杂因素的存在。这一局限激发了近期文献考虑基于工具变量（instrumental variable, IV）的替代识别策略。本文讨论了在二值处理与二值工具变量且均假定为随机的设置下，因果中介效应的识别。我们表明，虽然IV方法允许未观测混杂因素的可能存在，但除非假定强常数效应，否则需要额外的单调性假设。此外，即便此类单调性假设得到满足，IV估计量也未必等价于目标参数。
引用
@article{arxiv.2201.12752,
title = {On the Use of Instrumental Variables in Mediation Analysis},
author = {Bora Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.12752},
year = {2022}
}