Scomposizione e interpretazione degli effetti del trattamento in contesti con esiti ritardati
Author
Venue
Journal of Political Economy
Abstract
Questo articolo studia contesti in cui l'analista è interessato a identificare e stimare l'effetto causale medio di un trattamento binario su un risultato. Consideriamo un contesto in cui la realizzazione del risultato non avviene immediatamente dopo l'assegnazione del trattamento, una caratteristica onnipresente nei contesti empirici. Il periodo tra il trattamento e la realizzazione del risultato consente il verificarsi di altre azioni osservate che influenzano il risultato. In questo contesto, studiamo diversi estimandi basati sulla regressione abitualmente utilizzati nel lavoro empirico per catturare l'effetto medio del trattamento e facciamo luce sulla loro interpretazione in termini di effetti ceteris paribus, effetti causali indiretti e termini di selezione. Otteniamo tre conclusioni principali e correlate. In primo luogo, i tre estimandi più diffusi non soddisfano generalmente quella che chiamiamo forte conservazione del segno, nel senso che tali estimandi possono essere negativi anche quando il trattamento influisce positivamente sul risultato a condizione di qualsiasi possibile combinazione di altre azioni. In secondo luogo, la regressione più diffusa che include le altre azioni come variabili di controllo soddisfa la forte conservazione del segno se e solo se tali azioni sono variabili binarie mutuamente esclusive. Infine, mostriamo che una regressione lineare che stratifica completamente le altre azioni porta a stimandi che soddisfano la forte conservazione del segno.
