A Comprehensive History of Regression Discontinuity Designs: An Empirical Survey of the last 60 Years

Número: 
1112
Publicado: 
Authors:
Freddy A. Pinzón-Puerto,
Maria Alejandra Ruiz-Sanchez
Clasificación JEL: 
B23, C14, C21, C31, C52
Palabras clave: 
Regresión discontinua, Diseño Nitido y Borroso, Formalización de RDD

Enfoque

La literatura sobre el diseño de regresiones discontinuas (RDD) ha sido poco documentada. Incluso, pareciera haber un vacío de casi 40 años desde sus inicios en 1960 hasta su popularización en la primera década de los 2000. Dentro de las referencias existentes, hay algunos manuales de usuario como los de Imbens y Lemieux (2008), Cook y Wong (2008), Lee and Lemieux (2010) y DiNardo y Lee (2011), que son especialmente útiles para el aprendizaje e implementación progresivo de la técnica econométrica. Sin embargo, la extensión empírica y sus origines aún permanecen dispersos en la literatura. En nuestro documento, intentamos centralizar esta información. 

Contribución

En nuestro documento detallamos toda la historia sobre RDD, incluyendo sus origines en los 60s, y sus dos olas principales de formalización en los años 70s y 00s, las cuales rara vez son reconocidas en la literatura. Además, diferenciamos el trabajo empírico en diseños difusos y nítidos, y proporcionamos cierta intuición de por qué algunos criterios basados en reglas producen asignación imperfecta. Finalmente, desglosamos la literatura por campo económico, destacando los principales resultados, tratamientos y variables de asignación empleadas.

En general, vemos algunos temas en economía que cobran importancia a través del tiempo, como los casos de: salud, finanzas, crimen, medio ambiente y política económica.

Resultados

En general, vemos algunos temas en economía que cobran importancia a través del tiempo, como los casos de: salud, finanzas, crimen, medio ambiente y política económica. En particular, destacamos las aplicaciones en finanzas como las más novedosas. No obstante, reconocemos que el campo de la educación se destaca como el campeón indiscutible de RDD a través del tiempo, con el mayor número de aplicaciones empíricas.