というNBER論文が上がっている（ungated版）。原題は「Instrumental Variables with Unobserved Heterogeneity in Treatment Effects」で、著者はMagne Mogstad（シカゴ大）、Alexander Torgovitsky（同）*1。
以下はその要旨。
This chapter synthesizes and critically reviews the modern instrumental variables (IV) literature that allows for unobserved heterogeneity in treatment effects (UHTE). We start by discussing why UHTE is often an essential aspect of IV applications in economics and we explain the conceptual challenges raised by allowing for it. Then we review and survey two general strategies for incorporating UHTE. The first strategy is to continue to use linear IV estimators designed for classical constant (homogeneous) treatment effect models, acknowledge their likely misspecification, and attempt to reverse engineer an attractive interpretation in the presence of UHTE. This strategy commonly leads to interpretations of linear IV that involve local average treatment effects (LATEs). We review the various ways in which the use and justification of LATE interpretations have expanded and contracted since their introduction in the early 1990s. The second strategy is to forward engineer new estimators that explicitly allow for UHTE. This strategy has its roots in the Gronau-Heckman selection model of the 1970s, ideas from which have been revitalized through marginal treatment effects (MTE) analysis. We discuss implementation of MTE methods and draw connections with related control function and bounding methods that are scattered throughout the econometric and causal inference literature.
（拙訳）
本章は、処置効果の観測されない不均一性（UHTE）を許容する現代の操作変数法（IV）の研究を総括し、批判的に概観する。我々はまず、UHTEがなぜ経済学におけるIVの適用の基本的な側面である場合が多いかについて論じ、それを許容したことから生じる概念上の課題を説明する。次に我々は、UHTEを織り込むための2つの一般的な戦略を概観し、調べる。最初の戦略は、古典的な一定（均一）処置効果モデルのために設計された線形IV推定量を使い続け、その際に起こりそうな定式化の誤りを認識し、UHTEが存在する場合の魅力的な解釈をリバースエンジニアリングしようとすることである。この戦略は通常、局所的平均処置効果（LATEs）を伴う線形IVの解釈につながる。我々は、LATE解釈の使用と正当化が1990年代初めの導入以降に拡張・縮小してきた様々な方法を概観する。第二の戦略は、UHTEを明示的に許容する新たな推定量をフォワードエンジニアリングすることである。この戦略は1970年代のグロナウ＝ヘックマン選択モデルに起源があり、その考えは限界処置効果（MTE）*2分析を通じて甦った。我々はMTE手法の導入について論じ、計量経済学と因果推定の研究全体に散らばっている関連する制御関数*3や限界設定手法とのつながりを説明する。
著者たちの指摘によれば、線形IVがLATEである、という解釈が成立するのは、処置変数も操作変数も2値（binary）で、共変量が無い場合だけである。だが、実際の実証研究がそうした基本設定に沿っている場合は少ない。にもかかわらず、一般に使われる推定量を、定式化の誤りに対して頑健な解釈を施して使おうとするやり方を著者たちは、モデルではなく推定量を出発点とすることからリバースエンジニアリングと批判的に呼んでいる。
*1:cf. TSLSが実際にLATEとなるのはどのような場合か？ - himaginary’s diary（同じ著者たちが共著者となっている関連論文の紹介）。
*2:cf. 限界処置効果(MTE: Marginal Treatment Effect)って何だっけ？ #データサイエンス - Qiita。
