選択の単純な検証:操作変数からのさらなる学習

というNBER論文が上がっているLabour Economics掲載版2015年時点のWP)。原題は「Simple Tests for Selection: Learning More from Instrumental Variables」で、著者はDan A. Black(シカゴ大)、Joonhwi Joo(テキサス大学ダラス校)、Robert LaLonde(シカゴ大、故人)、Jeffrey A. Smith(ウィスコンシン大学マディソン校)、Evan J. Taylor(アリゾナ大)。
以下はその要旨。

We provide simple tests for selection on unobserved variables in the Vytlacil-Imbens-Angrist framework for Local Average Treatment Effects (LATEs). Our setup allows researchers not only to test for selection on either or both of the treated and untreated outcomes, but also to assess the magnitude of the selection effect. We show that it applies to the standard binary instrument case, as well as to experiments with imperfect compliance and fuzzy regression discontinuity designs, and we link it to broader discussions regarding instrumental variables. We illustrate the substantive value added by our framework with three empirical applications drawn from the literature.
(拙訳)
局所的平均処置効果(LATEs*1)におけるヴィトラシル=インベンス=アングリストの枠組みで、観測されない変数の選択についての簡単な検証を我々は提示する。我々の設定では、処置された結果と処置されない結果のいずれかもしくは両方の選択について研究者が検証できるのみならず、選択効果の大きさも評価できる。我々はそれが標準的な二値操作変数のケース、および操作変数に応じて処置を受けるのが不完全な実験と曖昧な回帰不連続設計に適用できることを示し、操作変数に関するより広範な議論とも関連付ける。この研究分野の3つの実証的な適用例で、我々の枠組みによる顕著な付加価値を説明する。

*1:cf. ここ