Un dispositif quasi-expérimental qui identifie des effets causaux en exploitant un seuil d'une variable d'attribution : on compare les unités juste au-dessus et juste en dessous du seuil en supposant que les résultats potentiels sont continus au point de coupure.

Principe

Si l'attribution du traitement présente une rupture discrète à un seuil connu tandis que les autres déterminants évoluent de façon continue, la discontinuité du résultat au seuil peut être attribuée au traitement ; l'identification est locale au seuil.

Démonstration

Estimer l'effet d'une bourse attribuée aux étudiants ayant un score au-dessus d'un seuil de test en comparant les résultats (par ex. fréquentation universitaire) des étudiants dont les scores sont juste au‑dessus et juste en dessous du seuil, en contrôlant le polynôme de score et le choix de bande passante.

Mauvaise application

Ignorer la manipulation de la variable de classement près du seuil (tri), choisir une bande passante ou un ordre polynomial inapproprié, ou extrapoler les estimations RD loin du seuil, ce qui invalide l'interprétation causale locale.

Conséquence

Quand l'hypothèse de continuité est respectée et qu'il n'y a pas de manipulation, le RD fournit des estimations causales locales crédibles au seuil ; rapporter des tests de densité, la sensibilité aux bandes passantes et des spécifications polynomiales locales est essentiel pour la validité.

Inversion

Un cadre avec assignation aléatoire sur tout le support d'une variable, où les effets causaux peuvent être estimés globalement plutôt que localement, ou une régression paramétrique qui n'exploite pas un seuil.

Limite

Le RD identifie des effets locaux au point de coupure et exige une variable d'attribution claire et un seuil ; il n'identifie pas les effets moyens loin du seuil et distingue les designs RD 'sharp' et 'fuzzy'.

Tension sémantique

Se recoupe avec la logique des variables instrumentales (un instrument discontinu) et les approches de randomisation locale ; la tension vient du choix entre bande passante RD et moyennes IV ou de la généralisation d'estimations RD locales à des populations plus larges.

Synthèse

La discontinuité de régression exploite une règle d'attribution discontinue à un seuil connu pour récupérer un effet causal local sous les hypothèses de continuité et d'absence de manipulation ; sa force est une identification locale claire accompagnée de contrôles diagnostiques pour la crédibilité.