[论文解读] Estimation of Policy-Relevant Causal Effects in the Presence of Interference with an Application to the Philadelphia Beverage Tax

Gary Hettinger, Christina A. Roberto+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 17, 2023

Spatial and Panel Data AnalysisEconomics, Econometrics and Finance被引用 3

一句话总结

本文提出了一种双重稳健的双重差分框架，以解决因跨境购物导致的干扰问题，在政策评估中的应用，以估计费城糖甜饮料税对费城及其邻近县销量的因果影响。该方法通过同时调整混杂因素和溢出效应，改善了估计效果，揭示了处理效应在地理和季节上的显著异质性，其中药房的销量下降最为明显。

ABSTRACT

To comprehensively evaluate a public policy intervention, researchers must consider the effects of the policy not just on the implementing region, but also nearby, indirectly-affected regions. For example, an excise tax on sweetened beverages in Philadelphia was shown to not only be associated with a decrease in volume sales of taxed beverages in Philadelphia, but also an increase in sales in bordering counties not subject to the tax. The latter association may be explained by cross-border shopping behaviors of Philadelphia residents and indicate a causal effect of the tax on nearby regions, which may offset the total effect of the intervention. To estimate causal effects in this setting, we extend difference-in-differences methodology to account for such interference between regions and adjust for potential confounding present in quasi-experimental evaluations. Our doubly robust estimators for the average treatment effect on the treated and neighboring control relax standard assumptions on interference and model specification. We apply these methods to evaluate the change in volume sales of taxed beverages in 231 Philadelphia and bordering county stores due to the Philadelphia beverage tax. We also use our methods to explore the heterogeneity of effects across geographic features.

研究动机与目标

• 为解决个体通过在附近未征税地区购物来规避征税地区政策的问题，该问题违反了稳定单位处理值假设（SUTVA）。
• 在同时存在混杂因素和干扰的情况下，估计具有政策相关性的因果效应——具体为处理组的平均处理效应（ATT）和邻居的平均处理效应（ATN）。
• 开发并验证一种方法，通过使用双重稳健估计量来放宽严格模型假设，该估计量仅需结果模型或倾向得分模型中的一个正确指定即可保证一致性。
• 将该方法应用于费城及其邻近县的征税饮料销量真实世界数据，以评估费城饮料税的真实影响。
• 探索处理效应在地理接近程度和季节变化上的异质性，为政策评估提供新见解。

提出的方法

• 将传统的双重差分（DiD）框架扩展，引入暴露映射，以定义哪些单位受到政策直接影响，哪些单位因跨境行为而间接受到影响。
• 使用结合结果回归和逆概率加权（IPW）的双重稳健估计量来估计ATT和ATN，确保若结果模型或倾向得分模型中任一正确指定，估计结果即具有一致性。
• 应用暴露映射来定义不仅费城，也包括邻近县的处理状态，以捕捉因规避行为导致的间接效应。
• 采用双向固定效应（TWFE）模型，并对时变混杂因素进行调整，同时使用基于自举法的置信区间以改善小样本中的覆盖性能。
• 通过模拟研究评估在各种模型误设情景下的性能表现，比较标准DiD、结果回归（OR）、IPW和双重稳健（DR）估计量的表现。
• 引入地理和季节性协变量以探索处理效应的异质性，识别出响应更强或更弱的子群体。

实验结果

研究问题

• RQ1 在考虑跨境购物行为的前提下，费城饮料税对费城销量的真实因果效应是什么？
• RQ2 由于居民规避征税，该税对费城和邻近县的影响有何不同？
• RQ3 地理接近程度和季节变化在多大程度上调节饮料税对销量的处理效应？
• RQ4 与标准DiD方法相比，双重稳健估计量在同时存在混杂因素和干扰的情况下如何提高因果推断的可靠性？
• RQ5 ‘规避效应’——即费城居民将购买转向附近未征税县的行为——的规模有多大，以及它如何影响政策的净影响？

主要发现

• 当存在时变混杂因素和干扰时，与标准TWFE相比，双重稳健DiD估计量显著降低了偏差，尤其在模型误设的情境下表现更优。
• 研究估计，费城饮料税在征税后第一年导致费城征税饮料销量下降51%，与先前的DiD研究结果一致。
• 该政策效应中约有25%至30%被跨境购物所抵消，表明邻近县存在显著的规避效应。
• 药房表现出最大的处理效应，其销量下降幅度显著高于其他商店类型，表明其对价格变动更为敏感。
• 处理效应在季节上存在异质性，冬季月份的销量下降更为显著，可能与消费者行为或库存模式的变化有关。
• 该方法揭示，邻近县的ATN（邻居的平均处理效应）为正且显著，表明因跨境购物导致销量上升，这在一定程度上抵消了政策的预期影响。