[論文レビュー] Difference-in-Differences Estimation with Spatial Spillovers

Kyle Butts|arXiv (Cornell University)|May 8, 2021

Advanced Causal Inference Techniques参考文献 30被引用数 47

ひとこと要約

この論文は潜在的結果の枠組みを用いてDiff-in-Differencesの空間的スピルオーバーを扱い、総効果とスイッチング効果を特定し、ノンパラメトリックな同定と実践的推定戦略を提案する。イベントスタディ拡張を含む。

ABSTRACT

Empirical work often uses treatment assigned following geographic boundaries. When the effects of treatment cross over borders, classical difference-in-differences estimation produces biased estimates for the average treatment effect. In this paper, I introduce a potential outcomes framework to model spillover effects and decompose the estimate's bias in two parts: (1) the control group no longer identifies the counterfactual trend because their outcomes are affected by treatment and (2) changes in treated units' outcomes reflect the effect of their own treatment status and the effect from the treatment status of 'close' units. I propose conditions for non-parametric identification that can remove both sources of bias and semi-parametrically estimate the spillover effects themselves including in settings with staggered treatment timing. To highlight the importance of spillover effects, I revisit analyses of three place-based interventions.

研究の動機と目的

• 地理的スピルオーバーが標準のDifference-in-Differences推定をどのように偏らせるかを動機づけ、形式化する。
• 自身の処置状態と近接した処置ユニットからのスピルオーバーを考慮する潜在的結果フレームワークを導入する。
• 局所的スピルオーバーの下で総効果、スイッチング効果、スピルオーバー効果を定義し、区別する。
• スピルオーバーが局所的である場合、またはスピルオーバー指標で制御される場合に、標準DiDの偏りを除去する同定結果を提供する。
• 距離ベースの曝露リングやイベント研究の拡張を含む、段階的な処置時期に対する実務的な推定戦略を提供する。

提案手法

• 曝露写像 h_i(D) を定義してスピルオーバーを捉え、潜在的結果 Y_it(D_i, h_i(D)) を拡張する。
• 並行トレンドを、スピルオーバーを許容する修正仮定（Parallel Counterfactual Trends）に再構成する。
• DiD推定量の分解を、総効果から対照におけるスピルオーバーを引いた形で導出する。
• 同定戦略を提案する：（i) 処置から遠く離れた対照を含む局所的スピルオーバー；（ii) スピルオーバー指標 S_i と距離リングを用いてリング特有の効果を推定する。
• 局所的スピルオーバーと並行トレンドの枠組みに基づいて、総効果とスピルオーバー効果を推定するようにDiD推定を拡張する。
• 段階的な処置時期とスピルオーバーを扱うイベントスタディ拡張について議論する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 空間をまたぐスピルオーバーが存在するDiD設定における政策的に関連する処置効果は何か？
• RQ2 局所的なスピルオーバーの下で、曝露マッピングを完全に特定せずに総効果とスイッチング/スピルオーバー効果を識別できるか？
• RQ3 スピルオーバー指標や距離ベースのリングを取り入れることが、処置効果の同定と推定にどう影響するか？
• RQ4 空間的スピルオーバーが存在する場合に、研究者は段階的処置時期を持つDiDをどのように実施すべきか？
• RQ5 スピルオーバーが存在する場合の場所ベース政策の実証応用への示唆は何か？

主な発見

• 対照ユニットにスピルオーバーが生じる場合、標準のDiD推定量は総効果に対して偏っている。
• 提案された局所スピルオーバー同定戦略は、最大スピルオーバー距離より遠いユニットを条件付けることで総効果を同定できる。
• 単純なスピルオーバー指標を用いると推定が偏る可能性があるが、処置と相互作用する距離リングの集合を用いるとリング特有のスピルオーバー効果を回復できる。
• Parallel trends の修正は、曝露が正しく分類されている限り、厳密なスピルオーバー機構を特定せずに総効果を推定できる。
• 本手法は、テネシー谷機関などの地域ベースの政策文脈で実例を示し、従来のDiD結果の大きさに潜在的な変化を強調する。
• スピルオーバーを考慮しつつ、段階的処置時期に対応するイベントスタディの拡張が提供される。）