近端替代指数：面向不可观测混杂因素的长期处理效应
计量经济学
2026-01-27 v1 统计方法学
摘要
我们研究了在不可观测混杂因素存在的情况下，如何识别和估计长期处理效应。方法是将实验样本（其中缺失长期结果）与观察样本（其中处理分配不可观测）相结合。虽然标准的替代指数方法在不可观测混杂因素存在时会失败，但我们通过利用对不可观测混杂因素的代理变量，建立了新的识别结果。我们进一步发展了基于这些结果的乘积鲁棦估计与推断程序。将该方法应用于Job Corps项目后，我们展示了其在不可观测混杂因素导致标准替代指数估计偏差时，仍能恢复实验基准的能力。
引用
@article{arxiv.2601.17712,
title = {The Proximal Surrogate Index: Long-Term Treatment Effects under Unobserved Confounding},
author = {Ting-Chih Hung and Yu-Chang Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.17712},
year = {2026}
}