网络干扰随机实验分析

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英文标题：
《Analysis of Randomized Experiments with Network Interference and
  Noncompliance》
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作者：
Bora Kim
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最新提交年份：
2020
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英文摘要：
  Randomized experiments have become a standard tool in economics. In analyzing randomized experiments, the traditional approach has been based on the Stable Unit Treatment Value (SUTVA: \\cite{rubin}) assumption which dictates that there is no interference between individuals. However, the SUTVA assumption fails to hold in many applications due to social interaction, general equilibrium, and/or externality effects. While much progress has been made in relaxing the SUTVA assumption, most of this literature has only considered a setting with perfect compliance to treatment assignment. In practice, however, noncompliance occurs frequently where the actual treatment receipt is different from the assignment to the treatment. In this paper, we study causal effects in randomized experiments with network interference and noncompliance. Spillovers are allowed to occur at both treatment choice stage and outcome realization stage. In particular, we explicitly model treatment choices of agents as a binary game of incomplete information where resulting equilibrium treatment choice probabilities affect outcomes of interest. Outcomes are further characterized by a random coefficient model to allow for general unobserved heterogeneity in the causal effects. After defining our causal parameters of interest, we propose a simple control function estimator and derive its asymptotic properties under large-network asymptotics. We apply our methods to the randomized subsidy program of \\cite{dupas} where we find evidence of spillover effects on both short-run and long-run adoption of insecticide-treated bed nets. Finally, we illustrate the usefulness of our methods by analyzing the impact of counterfactual subsidy policies.
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中文摘要：
随机实验已成为经济学的标准工具。在分析随机实验时，传统的方法是基于稳定的单位治疗值（SUTVA:\\cite{rubin}）假设，即个体之间不存在干扰。然而，由于社会互动、一般均衡和/或外部性效应，SUTVA假设在许多应用中无法成立。虽然在放松经文假设方面取得了很大进展，但大多数文献只考虑了完全符合治疗任务的环境。然而，在实践中，如果实际治疗收据与治疗分配不同，则经常会出现不符合情况。在本文中，我们研究了随机实验中网络干扰和不服从的因果效应。溢出效应可以在治疗选择阶段和结果实现阶段发生。特别是，我们明确地将代理人的治疗选择建模为不完全信息的二元博弈，由此产生的均衡治疗选择概率会影响利益结果。结果的进一步特征是随机系数模型，以考虑因果效应中普遍未观察到的异质性。在定义了我们感兴趣的因果参数之后，我们提出了一个简单的控制函数估计，并在大网络渐近下得到了它的渐近性质。我们将我们的方法应用于{dupas}的随机补贴项目，在该项目中，我们发现了对杀虫剂处理过的蚊帐的短期和长期采用产生溢出效应的证据。最后，我们通过分析反事实补贴政策的影响来说明我们方法的有效性。
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：Econometrics        计量经济学
分类描述：Econometric Theory, Micro-Econometrics, Macro-Econometrics, Empirical Content of Economic Relations discovered via New Methods, Methodological Aspects of the Application of Statistical Inference to Economic Data.
计量经济学理论，微观计量经济学，宏观计量经济学，通过新方法发现的经济关系的实证内容，统计推论应用于经济数据的方法论方面。
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PDF下载：
--> Analysis_of_Randomized_Experiments_with_Network_Interference_and_Noncompliance.pdf (1.34 MB)

2022-5-16 16:13:15 上传

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关键词：econometrics Applications Experiments Econometric equilibrium

网络干扰和不遵从性的随机实验分析2020年12月29日摘要随机实验已成为经济学的标准工具。在分析随机实验时，传统方法基于稳定的单位治疗值（SUTVA:Rubin（1990））假设，即个体之间不存在干扰。然而，由于社会互动、一般均衡和/或外部性影响，SUTVA假设在许多应用中无法成立。虽然在放松经文假设方面取得了很大进展，但大多数文献只考虑了完全符合治疗任务的环境。然而，在实践中，如果实际治疗收据与指定治疗不同，则经常会出现不符合情况。在本文中，我们研究了随机实验中网络干扰和不遵从的因果效应。溢出效应可以在治疗选择阶段和结果实现阶段发生。特别是，我们明确地将代理人的治疗选择建模为一个不完全信息的二元博弈，由此产生的均衡治疗选择概率会影响利益结果。结果的进一步特征是随机系数模型，以考虑因果效应中普遍未观察到的异质性。在定义了我们感兴趣的因果参数之后，我们提出了一个简单的控制函数估计，并推导了它在大网络渐近下的渐近性质。我们将我们的方法应用于Dupas（2014）的随机补贴计划，在该计划中，我们发现了对杀虫剂处理过的蚊帐的短期和长期使用产生溢出效应的证据。

最后，我们通过分析反事实补贴政策的影响来说明我们方法的有效性。关键词：因果推理、干扰、溢出、网络、不完全信息博弈、控制函数1简介随机实验已成为经济学因果推理的标准工具。在分析随机实验时，传统方法基于StableUnit治疗值（SUTVA:Rubin（1990））假设，即个体之间不存在干扰。然而，有许多设置无法保持SutVa假设。例如，对一些学生进行驱虫治疗可能会通过外部效应影响其他学生的学业成绩（例如，见Miguel和Kremer（2004））。在劳动力市场方面，Cr’epon等人（2013）表明，大规模就业计划通过一般均衡效应影响非参与者的就业概率。费拉奇等人（2014年）也报告了类似的结果。在这种情况下，存在干扰或溢出效应，即个人行为通过社会互动、外部性或一般均衡效应直接或间接影响他人的结果。近年来，在放松因果推理框架中的经文假设方面取得了实质性进展。例如曼斯基（2013）、哈金斯和哈洛兰（2008）、梁（2020a）、巴斯克斯·巴雷（2020）和贝尔德等人（2018）。然而，许多文献都是建立在完全符合干预的限制性假设之上的，即实验单位完全符合其治疗任务。在实践中，违规行为经常发生——分配给治疗组的一些单位可能会选择退出治疗，而分配给对照组的一些单位可能会决定接受治疗。例如，在劳动力市场的研究中，Cr’epon等人。

（2013）报告称，在接受过密集型工作咨询的人中，只有35%的人会选择接受密集型工作咨询。虽然工具变量（IV）方法被广泛用于解决不一致性问题，但这些方法是基于规则不会在单元之间产生干扰的假设开发的（Imbens and Angrist（1994））。本文的目的是建立一个正式的框架，在随机实验中进行因果推断，包括溢出和不遵从。在不一致的情况下，溢出可能发生在两个阶段：治疗决策阶段和结果实现阶段。在每个代理选择其治疗状态的第一阶段，如果选择治疗的效用取决于其他代理的治疗选择，则可能会发生溢出。在实现结果（或反应）的第二阶段，代理人的结果不仅受其自身治疗选择的影响，还受其他人直接或间接的治疗选择的影响。虽然大多数现有文献只讨论了结果水平（即第二阶段）的溢出效应，但我们考虑了治疗选择（第一阶段）和结果（第二阶段）的溢出效应。为了对溢出进行建模，我们采用了博弈论方法。我们考虑一个第一阶段模型，在该模型中，代理扮演一个不完全信息的二元博弈。这种不完全信息的二元博弈已经被发现