Economists are often interested in the mechanisms by which a treatment affects an outcome. We develop tests for the "sharp null of full mediation" that a treatment $D$ affects an outcome $Y$ only through a particular mechanism (or set of mechanisms) $M$. Our approach exploits connections between mediation analysis and the econometric literature on testing instrument validity. We also provide tools for quantifying the magnitude of alternative mechanisms when the sharp null is rejected: we derive sharp lower bounds on the fraction of individuals whose outcome is affected by the treatment despite having the same value of $M$ under both treatments (``always-takers''), as well as sharp bounds on the average effect of the treatment for such always-takers. An advantage of our approach relative to existing tools for mediation analysis is that it does not require stringent assumptions about how $M$ is assigned. We illustrate our methodology in two empirical applications.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【NeurIPS2021】用于物体检测的实例条件知识蒸馏
专知会员服务
20+阅读 · 2021年11月10日
【Google】平滑对抗训练,Smooth Adversarial Training
专知会员服务
49+阅读 · 2020年7月4日
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
论文盘点:CVPR 2019 - 文本检测专题
PaperWeekly
14+阅读 · 2019年5月31日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
目标检测也就是这么简单
计算机视觉战队
11+阅读 · 2017年10月20日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2013年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
【NeurIPS2021】用于物体检测的实例条件知识蒸馏
专知会员服务
20+阅读 · 2021年11月10日
【Google】平滑对抗训练,Smooth Adversarial Training
专知会员服务
49+阅读 · 2020年7月4日
相关资讯
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
论文盘点:CVPR 2019 - 文本检测专题
PaperWeekly
14+阅读 · 2019年5月31日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
目标检测也就是这么简单
计算机视觉战队
11+阅读 · 2017年10月20日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2013年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员