というNBER論文が上がっている（ungated版へのリンクがある著者の一人のページ）。原題は「Causal Interpretation of Structural IV Estimands」で、著者はIsaiah Andrews（MIT）、Nano Barahona（UCバークレー）、Matthew Gentzkow（スタンフォード大）、Ashesh Rambachan（MIT）、Jesse M. Shapiro（ハーバード大）。
以下はその要旨。
We study the causal interpretation of instrumental variables (IV) estimands of nonlinear, multivariate structural models with respect to rich forms of model misspecification. We focus on guaranteeing that the researcher's estimator is sharp zero consistent, meaning that the researcher concludes that the endogenous variable has no causal effect on the outcome whenever this is actually the case. Sharp zero consistency generally requires the researcher's estimator to satisfy a condition that we call strong exclusion. When a researcher has access to excluded, exogenous variables, strong exclusion can often be achieved by appropriate choice of estimator and instruments. Failure of strong exclusion can lead to large bias in estimates of causal effects in realistic situations. Our results cover many settings of interest including models of differentiated goods demand with endogenous prices and models of production with endogenous inputs.
（拙訳）
我々は、非線形多変量構造モデルの操作変数の推計対象*1について、様々な形のモデルの仕様誤りの下での因果関係の解釈を調べた。我々は、研究者の推計量が完全ゼロ一致であることを保証することに焦点を当てた。完全ゼロ一致とは、実際にそうである場合は常に、内生変数が結果に何ら因果効果を持たないと研究者が結論することを意味する。完全ゼロ一致性は、研究者の推定量が、我々が強い除外と呼ぶ条件を満たすことを一般に要求する。研究者が除外された外生変数を利用できる時、強い除外は、推計量と操作変数の適切な選択によって達成できることが多い。強い除外ができないと、現実的な状況で因果効果の推計に大きなバイアスが生じかねない。我々の結果は多くの推計の状況を対象にしており、その中には、価格が内生的な差別化された財の需要モデルや、投入が内生的な生産モデルが含まれる。
以下は状況の概念図。
ここで研究者の研究対象はDからYへの因果効果であるが、Dは、Yにも影響する観測されない要因について内生的である可能性がある。研究者が設定したモデルでは、Yは、Dと、モデルに含まれる外生共変数Xの両方から、因果関係を以って影響を受ける。研究者はまた、Dには影響するがYには影響しない外生変数Zも利用できる。
*1:cf. Estimand - Wikipedia。
