Mekansal Regresyon Kesinti Tasarımı (Mekansal RDD)

Standart RDD, tek boyutlu bir çalışma değişkeni (test puanı gibi) ve skaler bir kesme noktası kullanır. Mekansal RDD, atama mekanizması olarak coğrafi konumu kullanır, bu nedenle kesme noktası iki boyutlu uzayda bir çizgi veya eğridir, tek bir sayı değildir. Temel ek zorluk, iki boyutlu konumu anlamlı bir çalışma değişkenine — tipik olarak sınıra olan işaretli mesafeye — yansıtmak ve bu sıkıştırmanın tahmini karıştıran bilgileri atmadığından emin olmaktır.

Sınır, incelenen sonuçla ilgisiz nedenlerle çizilmiş olmalıdır, böylece hemen içindeki ve hemen dışındaki birimler tedaviye rastgele atanmış gibi olur. İdari kolaylık için çizilmiş tarihi sınırlar, sömürge sınır çizgileri veya siyasi ayırıcılar olarak kullanılan doğal özellikler genellikle güvenilirdir. Sonuç değişkenine açıkça yanıt olarak çizilen sınırlar — örneğin hileli seçilmiş bölgeler veya sonuç gözlemlendikten sonra yeniden çizilen sınırlar — güvenilir değildir.

Tercih edilen yaklaşım, standart yazılım paketlerinde (R ve Stata'da rdrobust gibi) uygulanan Calonico, Cattaneo ve Titiunik'in (CCT) veriye dayalı ortalama karesel hata-optimal bant genişliği seçicisidir. Ayrıca sağlamlığı göstermek için optimal bant genişliğinin yarısı ve iki katı için sonuçları raporlamalısınız.

Her birimin konumundan sınır eğrisinin en yakın noktasına olan işaretli mesafeyi hesaplayın. Bu, çalışma değişkeni yapısını doğrusal olmayan sınırlara genelleştirir. Eğriliğin, sınırın çok farklı kısımlarındaki birimlerin aynı yerel karşılaştırmaya dahil edilmesini sağlayacak kadar şiddetli olmadığından emin olun, çünkü bu tahminleri karıştırabilecek heterojenlik getirebilir.

Her birim için işaretli mesafenin hesaplanabilmesi için koordinatlara (veya en azından koordinatlara bağlanabilir bir konum tanımlayıcısına) ihtiyacınız vardır. Belediye veya ilçe tanımlayıcıları olan idari kayıtlar, merkez noktası mesafesinin gerçek mesafenin iyi bir yaklaşımı olacak kadar küçükse genellikle yeterlidir.