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1. 背景简介

当某些观测值处理组划分的结果不是随机缺失，或者这些结果普遍存在错误测量时，对局部平均处理效果 (LATE) 的估计结果是有偏的。

具体地，Calvi 等 (2021) 在探讨印度妇女对家庭资源的控制权与家庭健康之间的因果关系时，使用妇女对家庭资源的控制程度作为 Treatment，并利用 1976 年至 2005 年间印度几个州颁布的《印度教继承法》修正案 (这一法案的颁布意味着赋予妇女继承其出生家庭财产的权利，改善了她们的外部选择) 构建工具变量并进行 IV 估计。

但是事实上，妇女对家庭资源的控制程度是不能被直接观测得到的，为了识别这一因果关系，作者提出使用结构模型进行估计。因此，Treatment 能否被准确识别将变得非常重要，错误识别将会导致 LATE 的估计结果出现较大的偏误。为了解决这些问题，Calvi 等 (2021) 提出了一种新的估计方法 (Mismeasurement Robust LATE，MR-LATE) 来修正 LATE 估计结果。