도구 변수 모델에서 준수자의 결과 분포 추정

Imbens와 Ingrist(1994), Angrist, Imbens 및 Rubin(1996)과 Imbens 및 Rubin(1997)에서는 도구 변수 추정량이 기능적 형태나 일정한 처리 효과 가정 없이 지역 평균 처리 효과로 인과 해석될 수 있는 가정들이 개략적으로 설명되었습니다. 우리는 이러한 가정 하에 준수자의 하위 모집단에 대한 평균 인과 효과 이상으로 데이터로부터 더 많은 것을 추정할 수 있음을 보여줌으로써 이러한 결과를 확장합니다. 원칙적으로 이 하위 모집단에 대해 서로 다른 처리에서의 결과의 전체 한계 분포를 추정할 수 있습니다. 이러한 분포는 한 직업 훈련 프로그램의 장점에 대해 다른 프로그램과 비교할 때 평균 수입의 차이뿐만 아니라 고려하고자 하는 정책 입안자에게 유용할 수 있습니다. 또한 표준 도구 변수 추정량이 이러한 기본적인 결과 분포를 암묵적으로 추정하면서 이러한 암묵적 밀도 추정값에 요구되는 비음수성을 부과하지 않고 있음을 보여주며, 비음수성을 부과하는 것이 지역 평균 처리 효과의 추정값을 상당히 변경할 수 있습니다. 우리는 출생 분기를 도구로 사용하여 고등학교 교육에 대한 수익 분석을 제시함으로써 이러한 점을 설명합니다. 표준 도구 변수 추정치가 상당한 범위에서 결과 분포가 음수로 추정됨을 보여주며, 다양한 방식으로 비음수성을 부과할 때 지역 평균 처리 효과의 추정치가 상당히 변화함을 보여줍니다.