Hiệu ứng điều trị trung bình cục bộ và thiết kế gián đoạn hồi quy

Chào mừng các bạn sinh viên đến với chuỗi bài học về hai trong số các phương pháp đánh giá tác động mạnh mẽ nhất trong kinh tế lượng hiện đại! Trong loạt bài này, chúng ta sẽ khám phá hai chủ đề có liên quan mật thiết: Tác động Điều trị Trung bình Cục bộ (LATE) và Thiết kế Hồi quy Gián đoạn (RDD). Đây là những công cụ bán thực nghiệm (quasi-experimental) vô cùng quan trọng, cho phép chúng ta xác định các tác động nhân quả ngay cả khi không có các thí nghiệm ngẫu nhiên hoàn hảo.

Chúng ta sẽ bắt đầu với LATE, một khái niệm được tiên phong bởi Angrist (1990), giúp làm rõ chính xác những gì mà phương pháp Biến Công cụ (IV) ước lượng được khi có sự không tuân thủ. Thay vì tìm thấy tác động trung bình cho toàn bộ dân số (ATE) – điều thường là không thể trong bối cảnh nội sinh – LATE tập trung vào một nhóm cụ thể gọi là “nhóm tuân thủ” (compliers). Sau đó, chúng ta sẽ chuyển sang RDD, một kỹ thuật mạnh mẽ khai thác các “ngưỡng” hoặc “điểm cắt” trong chính sách (ví dụ: ngưỡng điểm để nhận học bổng) để tái tạo lại các điều kiện của một thí nghiệm ngẫu nhiên, cho phép chúng ta so sánh những người ngay trên và ngay dưới ngưỡng đó để tìm ra tác động nhân quả. Mục tiêu của chuỗi bài học này là trang bị cho các bạn cả nền tảng lý thuyết vững chắc và kỹ năng thực hành Stata để tự tin áp dụng các phương pháp này trong nghiên cứu của mình.

Chúng ta sẽ không tạo bộ dữ liệu mô phỏng riêng cho chuỗi bài này, vì Mục 4.4 trong tài liệu gốc đã cung cấp các ví dụ thực hành rất chi tiết và các quy trình tạo dữ liệu (DGP) cụ thể cho cả LATE và RDD. Chúng ta sẽ đi thẳng vào việc phân tích các ví dụ này trong bài học cuối cùng để đảm bảo tính nhất quán với tài liệu học thuật.