論文の概要: Program Evaluation with Remotely Sensed Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10959v2
• Date: Wed, 23 Apr 2025 02:23:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-24 20:25:50.701786
• Title: Program Evaluation with Remotely Sensed Outcomes
• Title（参考訳）: リモートセンシングアウトカムによるプログラム評価
• Authors: Ashesh Rambachan, Rahul Singh, Davide Viviano,
• Abstract要約: 一般的な実践は、観測サンプルを使用して、RSVから経済結果の予測者を訓練することである。 本稿では,RSVがポストアウトカムとなる場合,すなわち経済効果の変化がRSVの変動を引き起こす場合に,この手法がバイアスとなることを示す。 プログラム評価では、貧困や環境品質の変化は衛星画像の変化を引き起こすが、その逆ではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7004734449749144
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Economists often estimate treatment effects in experiments using remotely sensed variables (RSVs), e.g. satellite images or mobile phone activity, in place of directly measured economic outcomes. A common practice is to use an observational sample to train a predictor of the economic outcome from the RSV, and then to use its predictions as the outcomes in the experiment. We show that this method is biased whenever the RSV is post-outcome, i.e. if variation in the economic outcome causes variation in the RSV. In program evaluation, changes in poverty or environmental quality cause changes in satellite images, but not vice versa. As our main result, we nonparametrically identify the treatment effect by formalizing the intuition that underlies common practice: the conditional distribution of the RSV given the outcome and treatment is stable across the samples.Based on our identifying formula, we find that the efficient representation of RSVs for causal inference requires three predictions rather than one. Valid inference does not require any rate conditions on RSV predictions, justifying the use of complex deep learning algorithms with unknown statistical properties. We re-analyze the effect of an anti-poverty program in India using satellite images.
• Abstract（参考訳）: 経済学者は、直接測定された経済結果の代わりに、リモートセンシングされた変数(RSV)、例えば衛星画像、携帯電話の活動を用いた実験で治療効果を推定することが多い。 一般的な実践は、観測サンプルを使用してRSVから経済効果の予測者を訓練し、その予測を実験の結果として使用することである。 本稿では,RSVがポストアウトカムとなる場合,すなわち経済効果の変化がRSVの変動を引き起こす場合に,この手法がバイアスとなることを示す。 プログラム評価では、貧困や環境品質の変化は衛星画像の変化を引き起こすが、その逆ではない。 結果と治療結果の条件分布は標本間で安定しており, 因果推論の効率的な表現には1つではなく3つの予測が必要であることがわかった。 妥当性推論はRSV予測のレート条件を一切必要とせず、未知の統計特性を持つ複雑なディープラーニングアルゴリズムの使用を正当化する。 我々は、衛星画像を用いて、インドにおける反ポルノプログラムの効果を再分析する。

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