集约边际与广延边际上的处理效应评估
计量经济学
2024-12-17 v1
摘要
本文在既无工具变量又无参数假设的情况下，为选择性样本中的处理效应评估提供了一种解决方案。我们在对所有主层（即表征完整集约边际和广延边际的单元）的条件单调性假设下，提供了平均处理效应的尖锐边界。最重要的是，我们允许存在大量其选择对处理无差异的单元，例如由于不合规。此类人群的存在与尖锐总体边界的正则性密切相关，因此诸如 Lee 边界等方法的传统渐近推断可能具有误导性。这可以通过使用平滑的外部识别区域进行推断来解决。我们为正则边界和平滑边界提供了半参数有效的去偏机器学习估计量，能够适应高维协变量和灵活的函数形式。我们对积极劳动力市场政策的研究揭示了上述无差异人群在实证中的普遍性，并在弱得多的假设下支持了先前影响分析的结果。
引用
@article{arxiv.2412.11179,
title = {Treatment Evaluation at the Intensive and Extensive Margins},
author = {Phillip Heiler and Asbjørn Kaufmann and Bezirgen Veliyev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.11179},
year = {2024}
}