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我们什么时候（不）应该将线性IV估计值解释为延迟？

作者

上市的：
  • 泰蒙·斯洛琴斯基

    （布兰迪斯大学）

摘要

在本文中，我重新审视了线性工具变量（IV）估计作为条件局部平均治疗效应（LATEs）的加权平均值的解释。我关注的是一种实际相关的情况，在这种情况下，需要额外的协变量来进行识别，而简化形式和第一阶段回归隐含地限制了工具的效果是同质的，因此可能会被错误指定。我证明了一些条件LATE上的权重为负，并且IV估计不再被解释为单调性较弱版本下的因果效应，即当在一些协变量值上有合符但没有合符，而在其他地方则没有合符。负权重的问题消失在Angrist和Imbens（1995）的过度识别规范中，也消失在我开发的另一种方法中，称为“重新排序IV”。即使所有权重均为正值，也不能将刚刚确定的规范中的IV估计值解释为无条件LATE参数，除非具有不同仪器值的组大小大致相等。我在使用大学接近度工具对大学教育的因果效应进行应用时说明了我的发现。基准估计表明，大学入学率带来的收入增长约为60个对数点，远远超出了最近文献中的估计范围。我证明了这个结果是由defiers的存在和负权重的存在所驱动的。经修正的估计表明，上大学导致收入大约增加20%。

建议引文

  • 斯洛钦斯基，提蒙，2021年。"我们什么时候（不）应该将线性IV估计值解释为延迟？,"IZA讨论文件14349年，劳动经济学研究所（IZA）。
    • 手柄：RePEc:iza:izadps:dp14349
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    引文

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    引用人：

    1. Sloczynski，Tymon&Uysal，Derya&Wooldridge，Jeffrey M.，2022年。"基于逆概率加权回归平差的局部平均处理效果双稳健估计,"IZA讨论文件15727，劳动经济学研究所（IZA）。

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    1. 泰门S{l} oczy公司'nski，2020年。"我们什么时候（不）应该将线性IV估计值解释为延迟？,"论文2011.06695，arXiv.org，2022年9月修订。
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    20. 费德里卡·布拉奇奥利（Federica Braccioli）、保罗·吉内蒂（Paolo Ghinetti）、西蒙·莫里科尼（Simone Moriconi）、米歇尔·佩利扎里（Michele Pellizzari）和科斯坦扎·纳吉布（Costanza Naguib），202。"教育扩张、大学选择和劳动力市场成功,"Diskussionsschriften公司dp2207，伯尔尼大学，大众体育系。

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    关键词

    因果可解释性;工具变量;局部平均处理效果;型号规格错误;单调性;处理效果异质性;两阶段最小二乘法;
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    • C21型-数学与定量方法——单方程模型；单变量——交叉截面模型；空间模型；治疗效果模型
    • C25型-数学与定量方法——单方程模型；单变量离散回归与定性选择模型；离散回归；比例；可能性
    • C26型-数学与定量方法——单方程模型；单变量---工具变量（IV）估计
    • 126年-健康、教育和福利——教育——教育回报

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