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Estimating a treatment effect under uncertainty with application to a high-speed railway system

Authors


Abstract

This article proposes new treatment effect models and applies them to analyse the effect of high-speed railways on population density. These models focus on the difference in treatment intensity across treated observations. The difference in treatment intensity occurs as a result of uncertainty over whether the treatment will be properly administered to observations. When evaluating large infrastructure, such as high-speed railways, the introduction of infrastructure is considered as the treatment for municipalities. The treatment in such cases usually takes time and poses uncertainty whether it will be complete or not. To address such uncertainty, we extend the Roy model—a typical treatment effect model—under a reasonable assumption to enable it to incorporate observations that are treated but their treatment is not complete. Further, we allow the correlation between how these observations are determined and their outcomes and treatment assignments. This article also discusses the identification problem with respect to estimating model parameters. The proposed statistical models are applied to evaluate the effect of the Shinkansen, a high-speed railway in Japan, on population density. The Canadian Journal of Statistics 42: 337–358; 2014 © 2014 Statistical Society of Canada

Résumé

L'auteur propose de nouveaux modèles pour évaluer l'effet d'un traitement et les utilise pour analyser l'effet des lignes ferroviaires à grande vitesse sur la densité de la population. Ces modèles sont axés sur les différences d'intensité dans le traitement administré aux observations. Ces différences d'intensité résultent de l'incertitude par rapport à la conformité de l'administration des traitements aux observations. Pour de grandes infrastructures telles que les lignes ferroviaires à grande vitesse, la mise en place de l'infrastructure est considérée comme le traitement administré aux municipalités. Dans de tels cas, le traitement est long à administrer et son parachèvement comporte de l'incertitude. Pour traiter cette incertitude, l'auteur généralise le modèle de Roy, un modèle typique pour l’évaluation de l'effet, en posant des hypothèses raisonnables permettant d'incorporer des observations dont le traitement n'est pas complété. De plus, le modèle prévoit une corrélation entre la détermination des observations, la façon dont leur traitement est établi et leur réponse. L'auteur aborde également le problème d'identification des paramètres. Il utilise les modèles proposés pour évaluer l'effet du Shinkansen, une ligne ferroviaire à grande vitesse au Japon, sur la densité de la population. La revue canadienne de statistique 42: 337–358; 2014 © 2014 Société statistique du Canada

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