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Two-way exclusion restrictions in models with heterogeneous treatment effects

机译：异构治疗效果模型的双向排除限制

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In this paper, we propose a novel method to identify the conditional average treatment effect partial derivative (CATE-PD) in an environment in which the treatment is endogenous, the treatment effect is heterogeneous, the candidate 'instrumental variables' can be correlated with latent errors, and the treatment selection does not need to be (weakly) monotone. We show that CATE-PD is point-identified under mild conditions if two-way exclusion restrictions exist: (a) an outcome-exclusive variable, which affects the treatment but is excluded from the potential outcome equation, and (b) a treatment-exclusive variable, which affects the potential outcome but is excluded from the selection equation. We also propose an asymptotically normal two-step estimator and illustrate our method by investigating how the return to education varies across regions at different levels of development in China.
机译：在本文中，我们提出了一种新的方法来鉴定治疗内源性的环境中的条件平均治疗效应部分衍生物（CATE-PD），治疗效果是异构的，候选人的“乐器变量”可以与潜伏相关误差，并且治疗选择不需要（弱）单调。我们表明，如果存在双向排除限制，则在温和条件下被点识别：（a）一种影响治疗的结果，但从潜在的结果方程中排除，并且（b）治疗 - 独占变量，影响潜在的结果，但被排除在选择方程之外。我们还提出了一个渐近正常的两步估计，并通过调查如何在中国不同发展水平的地区逐渐变化的返回教育程度的方法。

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