有大量证据表明短期工作在减少失业方面的有效性。然而，没有研究它在自然灾害中的作用。本文利用2013年欧洲洪水的外生性来评估其影响是否取决于受影响县的短期工作机制的质量。我们使用回归不连续性设计来表明，在计划健全的地区，失业率不会增加，而在机制不健全的地区失业率会上升到17%。我们的研究结果与关于制度质量如何影响复苏的文献相关，并表明除了金融危机之外，短期工作计划对应对不可预见的生产力冲击也是有用的。

最近在几个经济领域的实证工作，特别是环境和能源经济学，已经将回归不连续性（RD）框架应用于时间是运行变量并且治疗在特定时间阈值开始的应用。在本从业者指南中，我们讨论了这种“时间上的回归不连续性”（RDiT）框架的几个特征，这些特征与更标准的横断面RD框架不同。首先，许多应用（特别是在环境经济学中）缺乏横截面变化，并且是使用远离时间阈值的观测值来估计的。这种常见的经验实践很难与横截面RD的假设相一致，横截面RD是为估计带宽收缩而概念化的，即使样本量增加。其次，如果忽略数据的时间序列特性（例如，在存在自回归过程的情况下），或者更普遍地说，如果短期和长期影响不同，估计可能会有偏差。最后，在阈值附近进行排序或聚集的测试通常是不相关的，这使得框架更接近于事件研究，而不是回归不连续性设计。基于这些特征，并通过使用空气质量数据的假设例子，我们为希望使用RD时间框架的实证研究人员提供了建议。