Impopularidade correspondente

Question

Parece que em economia, as técnicas de correspondência (como pscore, correspondência de covariável, ajuste de regressão) não são tão populares quanto as técnicas de seleção em não observáveis ​​(como DiD, IV).

Na verdade, recentemente tive um artigo rejeitado por um árbitro com base em que "ninguém usa correspondência hoje em dia".

Então, se isso for verdade, por quê? Em alguns casos, não é possível criar um experimento natural ou um instrumento perfeito para extrair os efeitos do tratamento, e portanto a correspondência me parece atraente.

Answer 1

Não é verdade que "ninguém usa correspondência hoje em dia". É um pouco definitivo. Por exemplo, veja Bilicka (2019), que publicou recentemente no American Economic Review . Tenho certeza de que é possível encontrar outros exemplos recentes.

No entanto, é verdade que o estimador de correspondência é muito menos popular do que o DiD ou IV. Isso ocorre porque os resultados nem sempre são consistentes e robustos entre os estimadores. Às vezes, eles diferem dependendo do estimador usado (correspondência do escore de propensão, PSM ou correspondência do vizinho mais próximo, NNM) e da maneira como os grupos de tratamento e controle são combinados. Às vezes também é difícil obter amostras correspondentes que sejam tão comparáveis ​​quanto as do artigo de Bilicka (veja a Tabela 1).

Como exemplo, há uma polêmica bem conhecida no Journal of Econometrics , envolvendo Rajeev Dehejia, Jeffrey Smith e Petra Todd.

• Smith, Jeffrey e Petra Todd. 2005. " Does Matching Overcome LaLonde's Critique of Nonexperimental Estimators? " Journal of Econometrics 125 (1-2): 305-353.
• Resposta de Dehejia (2005)
• Smith, Jeffrey e Petra Todd. 2005. " Rejoinder ." Journal of Econometrics 125 (1-2): 365-375.
• Reflexões finais de Dehejia

Minhas recomendações seriam

1. para ser muito específico sobre como você combina seus grupos de tratamento e controle.
2. para fornecer muitas verificações de robustez para mostrar que seus resultados não são sensíveis a um estimador específico, por exemplo, PSM ou NNM com distâncias Euclidianas ou Mahalanobis.

Boa sorte com seu reenvio!