[論文レビュー] More Robust Estimators for Instrumental-Variable Panel Designs, With An Application to the Effect of Imports from China on US Employment

Clément de Chaisemartin, Ziteng Lei|arXiv (Cornell University)|Mar 11, 2021

Advanced Causal Inference Techniques被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、処置効果が場所および時間ごとに異なり、かつ外生的誘導変数を用いる場合でもバイアスが生じる可能性がある第一差分2段階最小二乗法（FD 2SLS）回帰におけるバイアスを是正するため、道具道具変数連関係数（IV-CRC）推定量を提案する。FD 2SLSとは異なり、IV-CRC推定量は、処置効果が非一様な状況下でも一貫した推定を保証する。中国貿易ショックが米国雇用に与える影響を再分析した結果、FD 2SLSが示した大きな有意な推定とは対照的に、IV-CRC推定量は小さな非有意な効果を示した。

ABSTRACT

We show that first-difference two-stages-least-squares regressions identify non-convex combinations of location-and-period-specific treatment effects. Thus, those regressions could be biased if effects are heterogeneous. We propose an alternative instrumental-variable correlated-random-coefficient (IV-CRC) estimator, that is more robust to heterogeneous effects. We revisit Autor et al. (2013), who use a first-difference two-stages-least-squares regression to estimate the effect of imports from China on US manufacturing employment. Their regression estimates a highly non-convex combination of effects. Our more robust IV-CRC estimator is small and insignificant. Though its confidence interval is wide, it significantly differs from the first-difference two-stages-least-squares estimator.

研究の動機と目的

• 処置効果が場所および時間周期ごとに変動する場合に、第一差分2段階最小二乗法（FD 2SLS）推定量に生じるバイアスの原因を特定すること。
• 処置効果が非一様な状況下でも平均処置効果を一貫して推定できる、より頑健な道具道具変数推定量の開発。
• Bartik型誘導変数を用いるパネルデータ設定における研究者への実務的指針を提供すること。
• Bartik設計におけるランダムショック仮定の妥当性を検証するための新しい手法を提案すること。

提案手法

• 場所および期間ごとの処置効果を、誘導変数と相関するランダム係数としてモデル化する、道具道具変数連関係数（IV-CRC）推定量を提案。
• FD 2SLS推定量の分解を導出し、それが非凸結合の処置効果を特定しており、負の重みが生じる可能性があることを示す。
• 期間ごとの標準偏差でショックを標準化することで、ランダムショック下で凸結合の重み付けを保証する、修正FD 2SLS Bartik推定量を導入。
• Bartik設計におけるランダムショック仮定を検証する2つの新規検定を提案。これらの検定は、従来の検定よりもパワーが大きい。
• 実務家向けの意思決定ツリーを提言：まずランダムショック仮定の検定を行い、その後、修正FD 2SLS、プールド2SLS、またはIV-CRCのいずれを選ぶかを決定。
• サブグループ分析および異質性分析における推論の頑健性を評価するため、通勤圏（CZ）レベルでのクラスタリングを伴うブートストラップ標準誤差を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 処置効果が場所および時間周期ごとに非一様な場合、第一差分2段階最小二乗法（FD 2SLS）推定量は平均処置効果の有効な推定値を提供するか？
• RQ2 すべての個別処置効果が非負であっても、負の重みが原因でFD 2SLS推定量が負の推定値を生じる可能性はあるか？
• RQ3 標準化されたショックを用いた修正FD 2SLS Bartik推定量が、処置効果の凸結合を推定する条件は何か？
• RQ4 中国貿易ショックが米国雇用に与える影響という文脈において、IV-CRC推定量の結果はFD 2SLS推定量の結果とどのように異なるか？
• RQ5 処置効果はどの程度通勤圏（CZ）ごとに異なり、どのような観察可能な特徴がその異質性を予測できるか？

主な発見

• FD 2SLS推定量は、場所および期間ごとの処置効果の非凸結合を特定しており、負の重みが生じる可能性がある。その結果、誘導変数が外生的であってもバイアスが生じる。
• IV-CRC推定量は、中国の輸入が米国製造業雇用に与える効果について、-0.059の小さな非有意な推定値を示し、信頼区間も広い。この推定値はFD 2SLS推定値とは顕著に異なる（t統計量 = -2.330）。
• CZのルーチン職業雇用が中央値未満のサブグループでは、IV-CRC推定値は正であり非有意だが、高ルーチン職業雇用サブグループでは負であり非有意であり、両者の差は極めて有意（t統計量 = -3.694）。
• 本研究では、処置効果の非一様性に強く根拠があることを示した。ルーチン職業の割合が高いCZでは、雇用への影響が顕著に負の方向に強く、Bonferroni補正後も統計的に有意な非一様性が確認された。
• 提案されたランダムショック仮定の検定は、ADHデータでは帰無仮説を棄却したが、Borusyakら（2022）の先行検定では棄却しなかった。これは、新規検定がパワーがより高いことを示している。
• 処置効果が時間にわたって一定であるという仮定は棄却された（p値 < 0.05）。これは、時間的に変化する効果がFD 2SLS推定値をバイアスする可能性があることを示唆する。