研究一个项目提供的效果并应用于"Head Start"方案的识别
摘要：一种关于治疗选择模型的提议，引入了选择集和偏好的未观测异质性，以评估项目提供的平均效果。我展示了如何利用模型结构来定义捕捉这些效应的参数，并在选择集的工具变化下计算表征它们的已鉴别集合。我通过分析来自Head Start Impact Study的数据来说明这些工具，分析了提供Head Start学前计划的效应。我发现，这样的政策影响了大量接受这个提议的儿童，并且随后对考试成绩产生了积极的影响。这些效应来自没有学前教育作为外部选择的儿童。成本效益分析显示，与考试成绩增益相关的收入收益可能是巨大的，并且超过了提议接收的净成本。
作者：Vishal Kamat
论文ID：1711.02048
分类：Econometrics
分类简称：econ.EM
提交时间：2023-09-01