Which Effect of Race? Causal Inference without Holding All Else Equal

技术摘要：“哪种种族效应？无需‘保持其他条件不变’的因果推断”

问题陈述
关于种族歧视的实证研究传统上采用“保持其他条件不变”（all-else-equal, AEE）的设计，即研究人员在改变种族信号的同时，固定非种族属性（如语言、居住地、犯罪记录等）。文献为这种设计辩护，认为它是可靠因果推断的要求，理由是该设计能将种族效应从混淆变量中分离出来。然而，这种方法捆绑了两个不同的主张：（1）关于研究应针对哪种对比的估计量承诺（estimand commitment），以及（2）关于某种设计能否有效估计该对比的恢复条件（recovery condition）。

本文认为，AEE 设计隐含地选择了一个特定的估计量——即剥离了社会内涵（相关特质）后的名义成员身份本身的效果。这种选择通常被视为因果推断的默认必要条件，而非一种实质性的选择。因此，研究可能无法捕捉到“作为构成要素的类别效应”（effect of the category as constituted），特别是当种族类别被理解为名义成员身份与相关非种族属性之结合体时。核心问题在于，该领域缺乏一个框架来区分“估计量的选择”与“恢复该估计量所需的条件”，从而导致了关于种族本质的实质性问题与关于无偏估计的统计要求之间的混淆。

方法论与形式化框架
本文开发了一个形式化框架，将种族估计量的定义与恢复这些估计量所需的条件分离开来。它区分了研究歧视的两种机制：

1. 基于暴露的机制（Exposure-Based Regime）： 种族是决策者遇到的刺激物中的固定特征（例如，一份简历上的姓名或声明的种族）。
2. 基于感知的机制（Perception-Based Regime）： 种族是决策者根据线索（例如，姓名或照片）形成的解释，其中线索既诱发了感知的种族，也可能诱发相关的非种族感知。

估计量家族
作者定义了一个由两个极端组成的种族估计量家族，这些极端源自单位层面的潜在结果 $y_i(z, v)$，其中 $z$ 是种族属性，$v$ 代表非种族属性：

• 保持其他条件不变效应（AEE）： 强制要求不同种族条件下的非种族属性分布是相同的（$v = v'$）。这对应于 conjoint 实验中的平均边际成分效应（AMCE）。它隔离了名义成员身份，但可能会剥离类别的社会内涵。
• 保持其他条件在种族内不变效应（AEWR）： 允许非种族属性的分布根据种族条件而变化（$v \sim q_1$ 对比 $v' \sim q_0$）。这保留了与种族相关的特质的条件结构，反映了“作为构成要素的类别”。
• 混合效应（Mixed Effects）： 允许研究人员基于实质性或规范性理由，在固定某些属性的同时，让其他属性随种族而变化（例如，固定法律因素，但允许社会经济因素随之变化）。

在基于感知的机制中，本文引入了遵从者自然种族效应（Natural Race Effect among Compliers, NREC）。该估计量捕捉了线索对遵从者（即感知种族随线索而改变的人）的影响，允许非种族感知随感知种族的改变而同步偏移，如果线索确实诱发了这种偏移。

恢复条件
本文推导出了比目前文献中所假设的更弱的恢复这些估计量的条件：

• 基于暴露的机制： 本文证明，单位盲性（unit-blindness）（即配置的分配独立于单位的潜在结果）足以实现对任何属于该估计量家族成员的无偏恢复。文献中要求的剖面盲性（profile-blindness）（即种族独立于非种族剖面）被证明对于推断而言是不必要的；相反，剖面盲性是选择 AEE 估计量的一种机制，通过强制执行共同的权重分布来实现。研究人员可以使用单位盲性分配来恢复 AEWR 或混合效应，而不必依赖剖面盲性。
• 基于感知的机制： 本文表明，标准的“排他性”（excludability）条件（要求线索仅改变感知种族而不影响其他任何事物）过于严格。要恢复 NREC，只需非遵从者（即感知种族不发生改变的人）不会经历孤立的非种族感知偏移即可。遵从者中非种族感知的移动并不会违反恢复条件；它仅仅定义了正在被恢复的特定估计量。

关键结果与应用
该框架应用于对一项考察希斯帕尼克（Hispanic）选民同族偏好的候选人评估实验（Zárate et al., 2024）的重新分析。

• 基于暴露的解读： 当语言被固定时（AEE），研究发现没有显著的同族偏好。然而，当语言根据现实世界的竞选分布随种族变化时（AEWR），则出现了显著的正向同族偏好。这种差异源于：典型的希斯帕尼克候选人通常以带有母语口音的西班牙语进行竞选，而盎格鲁（Anglo）候选人则不然；AEE 比较的是非典型剖面，而 AEWR 比较的是典型剖面。
• 基于感知的解读： 使用工具变量估计 NREC，研究发现当候选人说英语时（此时线索强烈改变了感知种族），存在正向的同族偏好。在西班牙语条件下，该效应与零无异，这可能是因为语言本身作为一个种族线索，削弱了姓名/标签的独立效应。
• 应用结论： 估计量的选择决定了研究是否发现歧视（或偏好）。原研究中的“零结果”是 AEE 设计的产物，而非缺乏效应。

意义与主张
本文旨在解决“线索效应”路径（隔离特定信号）与“建构主义”路径（将种族视为特质集合）之间的争论。

1. 解耦推断与估计： 主要贡献在于表明“保持其他条件不变”的约束是一种关于种族类别定义的实质性选择，而非有效因果推断的先决条件。
2. 实质性选择： 研究人员可以选择研究名义成员身份的效果（AEE），也可以研究作为构成要素的类别效应（AEWR/NREC），且无需牺牲因果严谨性。两者都是可以从相同的随机化设计中恢复的明确定义的因果效应。
3. 规范性一致： 该框架允许实证设计与歧视的规范性理论保持一致。例如，如果歧视被定义为基于一个群体整个社会剖面的不公平对待，那么 AEWR 是合适的估计量；如果歧视被定义为仅基于一个标签的对待，那么 AEE 是合适的。
4. 无需操纵纯净性的恢复： 在基于感知的研究中，本文认为，如果线索在改变种族感知的过程中同时改变了非种族感知，这并非“失败的操纵”，而是种族类别运作的机制。NREC 捕捉了这种协同运动，并将其视为有效的种族效应。

本文结论指出，估计量的选择必须由关于“种族类别是什么”以及“什么构成了歧视”的实质性问题驱动，而不是由“所有其他条件不变”是唯一有效因果效应的默认假设所驱动。