원문 발췌 (English Original)

Regression Discontinuity Aggregation, with an Application to the Union Effects on Inequality Kirill Borusyak Matan Kolerman-Shemer UC Berkeley The Hebrew University of Jerusalem∗ December 20242024 Dec Abstract 31 We extend the regression discontinuity (RD) design to settings where each unit’s treatment status is an average or aggregate across multiple discontinuity events. Such situations arise in many studies where the outcome is measured at a higher level of spatial or temporal aggregation (e.g., by state with district-level discontinuities) or when spillovers from discontinuity events are of interest. We propose two novel estimation procedures — one at the level at which the outcome is measured and the other in the sample of discontinuities — and show that both identify a local average causal effect under continuity assumptions similar to those of standard RD designs. We apply these ideas to study the effect of union-[econ.EM] ization on inequality in the United States. Using credible variation from close unionization elections at the establishment level, we show that a higher rate of newly unionized workers in a state-by-industry cell reduces wage inequality within the cell. arXiv:2501.00428v1 ∗Borusyak: k.borusyak@berkeley.edu; Kolerman-Shemer: matan.kolerman@mail.huji.ac.il. We thank Shmuel San for helpful suggestions and Jacob Lefler for excellent research assistance. 1 1 Introduction Regression discontinuity (RD) designs are a popular tool for causal inference. In canonical sharp RD designs, the treatment is determined by whether a “running variable” exceeds a fixed cutoff. For instance, one may study whether unionization affects establishment outcomes, leveraging the cutoff of 50% votes in a union election [DiNardo and Lee, 2004, Frandsen, 2021]. A local causal parameter is typically estimated via local linear regression under the assumption that potential outcomes are continuous around the cutoff. For standard RD methods to apply, each unit has to be exposed to only one discontinuity. In this paper, we extend…

발췌문 번역 (Korean Translation)

불평등에 대한 연합 효과에 대한 연합 효과에 대한 회귀 불연속성 집계 Kirill Borusyak Matan Kolerman-Shemer UC Berkeley 20242024 년 12 월 초록 31 우리는 각 단원의 치료 상태가 여러 번의 불일치 이벤트 전반에 걸쳐 평균 또는 1 차례의 회귀 상태를 확장합니다. 이러한 상황은 결과가 더 높은 수준의 공간 또는 시간적 집계 (예 : 지구 수준의 불연속이있는 상태) 또는 불연속성 사건으로 인한 유출이 관심을 가질 때 측정되는 많은 연구에서 발생합니다. 우리는 두 가지 새로운 추정 절차 (하나는 결과가 측정되는 수준과 불연속 샘플에서 다른 하나는 표준 RD 설계와 유사한 연속성 가정 하에서 국소 평균 인과 효과를 식별 함을 보여줍니다. 우리는 이러한 아이디어를 적용하여 미국의 불평등에 대한 노조-[econ.em] ization의 영향을 연구합니다. 시설 수준에서 근접 노동 조합 선거에서 신뢰할 수있는 변형을 사용하여, 우리는 주 산업별 세포에서 새로 노동 조합 된 노동자의 높은 비율이 세포 내 임금 불평등을 감소 시킨다는 것을 보여줍니다. ARXIV : 2501.00428V1 * BORUSYAK : k.borusyak@berkeley.edu; Kolerman-Sheemer : matan.kolerman@mail.huji.ac.il. 유용한 제안에 대해 Shmuel San에게 감사드립니다. 1 1 소개 회귀 회귀 불연속 (RD) 설계는 인과 적 추론을위한 인기있는 도구입니다. Canonical Sharp RD 설계에서 처리는 “실행 변수”가 고정 컷오프를 초과하는지 여부에 의해 결정됩니다. 예를 들어, 노동 조합이 설립 결과에 영향을 미치는지 여부를 연구 할 수 있으며, 노조 선거에서 50% 표의 컷오프를 활용할 수있다 [Dinardo and Lee, 2004, Frandsen, 2021]. 국소 인과 매개 변수는 일반적으로 잠재적 결과가 컷오프 주변에서 연속적이라는 가정하에 로컬 선형 회귀를 통해 추정됩니다. 표준 RD 방법을 적용하려면 각 장치는 하나의 불연속에만 노출되어야합니다. 이 백서에서는 확장 …