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使用主观期望识别边际治疗效果

作者

上市的：
  • 约瑟碧斯

    （高盛）

  • 安德鲁·卓别林

    （纽约大学，NBER）

  • 索伦·莱思·彼得森

    （哥本哈根大学经济学系）

  • 克里斯托弗·托内蒂

    （斯坦福大学商学院，NBER）

摘要

我们开发了一种方法来识别个体选择治疗和边际治疗效果的潜在倾向。通过个人对其治疗倾向和治疗相关结果的主观期望的调查数据进行识别。我们使用该方法研究了生育对丹麦女性劳动力供应的影响。我们发现，有限的潜在异质性和巨大的短期影响在出生后18个月消失。通过使用管理数据，我们支持在这种情况下识别假设的有效性，以表明使用我们的方法和传统的事件研究方法计算的被治疗者的平均治疗效果几乎相等。最后，我们研究了儿童保育成本和质量的反事实变化对女性劳动力供应的影响。

建议引用

  • Joseph Briggs和Andrew Chaplin、Soeren Leth-Petersen和Christopher Tonetti，2024年。"使用主观期望识别边际治疗效果,"CEBI工作文件系列06-24，哥本哈根大学。经济系。经济行为和不平等中心（CEBI）。
    • 手柄：RePEc:kud:kucebi:2406
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    此项目的其他版本：

    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
    1. Gizem Košar和Cormac O'Dea，2022年。"结构微观经济模型中的预期数据,"工作人员报告1018，纽约联邦储备银行。
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    20. Ojala，Hannu&Malo，Pekka&Penttinen，Esko，2023年。"私营企业的税收侵略性和税务局的轻量税前审计干预,"国际会计、审计和税务杂志爱思唯尔，第51卷（C）。

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    关键词

    边际处理效果;测量数据;期望;
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    • C32号机组-数学与定量方法——多重或联立方程模型；多变量时间序列模型；动态分位数回归；动态治疗效果模型；扩散过程；状态空间模型
    • C52型-数学和定量方法——计量经济建模——模型评估、验证和选择
    • C83号-数学和定量方法——数据收集和数据估计方法；计算机程序——调查方法；取样方法
    • 第13页-劳动与人口经济学——人口经济学——生育率；计划生育；儿童保育；儿童；青年
    • J22型-劳动与人口经济学--劳动力的需求与供给--时间分配与劳动力供给

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