微观计量经济学：政策效应评估

计量经济圈，欢迎学习定量分析的圈友，进入咱们的大社群，进入里面之后可以找到Stata 15 MP版本，前天发送的那个令大家满意的软件。

因果分析与政策效应评估是经济分析最为关注的核心问题，其主要难点在于经济事件与经济政策的内生性问题，以及虚拟事实的不可观测性。社会经济系统作为一个有机的整体，各类因素各种事件往往存在复杂的相互联系。由于巨大的社会成本与经济成本，社会经济政策无法使用类似于自然科学中常用的模拟实验的方法。为了解决内生性问题，经济分析通常借助于所谓的“准实验”(quasi experiment)机会，使用工具变量方法，以及在工具变量方法上发展起来的一系列估计政策处理效应（treatment effect）的方法。

工具变量必须同时满足相关性与外生性的要求。所谓相关性，是指工具变量必须与内生的结构变量高度相关，否则便称之为弱工具变量(weak instruments) 。所谓外生性，是指工具变量仅通过内生的结构变量影响回归模型中的被解释变量，而不存在其他独立的影响渠道。九十年代中期以来，计量经济学家发现当存在弱工具变量的情况下，无论是小样本还是大样本，常见的工具变量估计方法，包括两阶段最小二乘估计与有限信息最大似然估计都无法得到一致性的估计量。这一时期大量的研究主要集中在工具变量质量的检验，以及存在弱工具变量情况下不同的统计检验方法。

最近十年中，计量经济学家更加关注工具变量的外生性问题，讨论在工具变量严格外生性条件无法满足的情况下对统计检验的影响。目前较有影响的做法是采用再抽样( resampling,Berkowitz etal．,2012) 或贝叶斯的方法校正近似外生性的影响( Conley et al．,2012; Kraay,2012) 。随着大数据时代的来临，计量经济学家也开始关注在存在大量工具变量的情况下工具变量的选择问题。目前主要的做法分为两类，一类是在工具变量中加入稀疏性( sparcity) 假设，采用LASSO 等变量选择的方法在第一阶段选择有效的工具变量； 另一类是不采取稀疏性假设，通过主成分分析或岭回归等降维的正则化( regularization) 方法处理估计中的问题( Hansen et al．,2008; Okui,2011; Carrasco,2012；Hansen ＆Kozbur,2014 等)。

    当工具变量仅是简单的二元变量时，工具变量法就和政策处理效应的一系列估计方法建立了联系，这部分是近几年来发展最为迅速的研究领域之一。倍差法( difference in difference，Card＆Krueger，1994; Bertrand et al．，2004; Athey ＆ Imbens，2006 等) 是最为常见的处理效应估计方法。当某一经济政策实施以后，尽管我们可以同时观察到处理组中政策前后的变化，但这个变化同时包含了具体政策的处理效应和不可观测的时间趋势的变化。如果假设时间趋势在处理组和对照组的变化是相同的，那么我们可以采取两次差分的方式，将共同的时间趋势剔除出去，从而得到平均处理效应的估计值。倍差法的主要优势在于计算简便，可以接受某种形式的选择性误差( selection on unobservables) ，但主要问题在于处理组和对照组之间必须保持相同时间趋势的假设有时不符合现实，且较难检验。也有研究者发展一些半参数的倍差法试图放松相同时间趋势的假设( Abadie，2005)。

匹配( matching，Ｒubin，1973) 是另一种较为常见的处理效应的估计方法。和倍差法不同，使用匹配法的一个重要假设是条件独立性( conditional independence 或unconfoundedness condition) ，是指在控制各种变量以后，处理效应的结果不再受到是否接受处理( treatment) 的影响。在条件变量较多的情况下，事实上无法做到严格匹配，倾向匹配得分( propensity score) 是用来处理降低匹配维度的主要方法，一些非参数方法也被广泛用来完成处理组和对照组之间的匹配(Heckman et al．，1997，1998; Hahn，1998; Hahn et al．，2000; Imbens，2000; Lechner，2002; Abadie ＆ Imbens，2006 等) 。当是否接受处理效应的概率成为一个非连续函数时，断点回归( regression discontinuity design，ＲDD; Trochim，1984; Lee＆Card，2008等) 成为近年来非常热门的估计“准实验”政策处理效应的方法。当选择变量(selection variable)与是否接受处理效应的关系是确定时，经济学家通常使用精确断点回归( sharp ＲDD)。当选择变量与是否接受处理效应存在随机关系时，也就是是否接受处理效应的同时受到一些不可观测的选择变量影响时，经济学家使用所谓的模糊断点回归(fuzzy RDD)，这是一个类似于两步法处理工具变量的估计方法。

除平均处理效应(average treatment effect on treated，ATET) 之外，也有越来越多的文献在讨论局部平均处理效应(local average treatment effect，LATE，Imbens ＆ Angrist，1994 等) 、边际处理效应(marginal treatment effect，MTE)和分位数处理效应(quantile treatment effect) 等。这些政策评估方法被广泛地用于各种社会经济政策的评估，如最低工资效应、反歧视法、失业救济等。

提议

为了更好地促进计量经济圈成员学习因果推断计量方法，我们决定组建“causal effect”文献学习小组。里面主要是通过学习使用因果推断计量方法的经典文献，那让群里每个成员逐渐理解并掌握因果推断计量方法：treatment effects, RD, DID, DDID, Synthetic control等。

这个causal effect文献学习小组的成员，需要在这31天之中每个人都轮流做一次文献阅读主持人：在讨论的之前一天，把想要主讲的文献发到群里供其他30个成员参阅，然后在讨论的那天，这个主持人需要把这篇文献的写作思路，计量步骤和机制分析等以文字的形式展示出来。说明为什么想到选择这篇文献，以及对我们平时写作过程有什么借鉴意义，可不可以通过其他计量方式做出相同的结论。

重点来了：为了记录那些圈友参与了，那就通过这个二维码去支付保证金。

“首届中国计量经济学者论坛（2017）”暨“全国数量经济学博士生论坛”主题嘉宾

12月29日-30日，厦门大学王亚南经济研究院、厦门大学邹至庄经济研究中心、中国科学院预测科学研究中心、东北财经大学经济学院和《经济研究》编辑部共同发起，将在厦门举办“首届中国计量经济学者论坛（2017）”暨“全国数量经济学博士生论坛”，旨在加强计量方法与工具在我国经济理论研究和经济政策分析研究方面的应用，加强中国经济学者的交流。此后，中国计量经济学者论坛计划每年举办一届。

主 题 嘉 宾 抢 先 看

01

Whitney Newey教授，现任麻省理工大学经济学教授（Jane Berkowitz Carlton and Dennis William Carlton Professor at MIT）。1983－2000年间任教于普林斯顿大学(Princeton University)，其后受聘于麻省理工学院并执教至今。曾经担任国际顶尖学术杂志 Econometrica 联合主编，研究专注于理论经济学领域，对计量经济学理论，特别是一般矩估计（GMM）和广义经验似然检验（GEL）的发展作出了巨大的贡献。

02

刘金全教授，吉林金融研究中心主任，吉林大学商学院教授，广州大学“百人计划”教授。于2000年被评为首批教育部新世纪优秀人才，2002年获得宝钢“优秀教师奖”，2004年获得国务院政府特殊津贴，2009年聘为教育部长江学者特聘教授，2012年获得全国百篇博士论文指导教师荣誉称号，2012年被评为全国百千万人才过程国家级人选，2016年入选国家万人计划和文化名家暨“四个一批”人才项目。多次作为首席专家承担完成了国家社科基金重大项目、国家自然科学基金项目和教育部人文社会科学重大研究项目，在《中国社会科学》、《经济研究》等杂志发表论文百余篇，多次获得中国高等院校人文社会科学优秀成果奖和省部级优秀成果奖，在科学研究、人才培养和学科建设方面做出了突出贡献。

03

汪寿阳教授，中国科学院特聘研究员、长江学者奖励计划特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者、发展中国家科学院院士、国际系统与控制科学院院士。现为中国科学院大学经济与管理学院院长、中国科学院预测科学研究中心主任。兼任/曾任包括Energy Economics和Information and Management 等在内的16种国外学术期刊的主编、执行主编、副主编或编委和8种国内重要期刊的主编、执行主编或编委。兼任/曾任国际知识与系统科学学会理事长、国际全局优化学会副理事长、国际金融风险管理协会副会长、中国系统工程学会理事长、国家自然科学基金委员会管理科学部咨询委员会委员等。

04

汪同三教授，中国社会科学院学部委员，数量经济与技术经济研究所原所长，研究员，博士生导师，中国数量经济学会原理事长，于1993年享受政府特殊津贴，1994年评为国家有突出贡献的专家。2000年成为“中国经济50人论坛”成员。2006年当选中国社会科学院首批学部委员。汪同三教授是我国第一批自己培养的数量经济学博士，长期从事经济模型理论、方法论及其在经济预测和政策分析方面的研究工作，曾被研究所人事部授予“中青年有突出贡献专家”称号，2000年入选国家信息中心“中国经济50人论坛”。

05

王少平教授，任教于华中科技大学经济学院，华中科技大学学术委员会委员。中国数量经济学会常务理事、学术委员会委员、湖北省数量经济学会副理事长。湖北省高级专家协会荣誉会员、华中科技大学现代经济研究中心主任，经济学院数量经济研究所所长。湖北省有突出贡献的中青年专家，华中科技大学伯乐奖获得者。湖北省优秀教师。研究范围包括计量经济学前沿理论与应用，非平稳时间序列模型的理论与应用，金融计量，中国经济等。

06

王潼教授，中国社会科学院兼职研究员， 中国数量经济学会顾问， 吉林大学博士生导师。1958年毕业于南开大学，1965年毕业于莫斯科大学研究生院，获物理学副博士学位， 1981年赴美国进修。有高级经济师和研究员等技术职称，享受国家特殊贡献津贴。王潼曾历任中国数量经济学会副理事长， 中国数理经济学会理事长，南开大学兼职教授，航天工业总公司710所博士生导师。 

07

王维国教授，任教于东北财经大学经济学院，现任东北财经大学党委常委、副校长。数量经济专业和管理科学专业博士生导师，全国模范教师，辽宁省教学名师，国务院特殊津贴专家，辽宁省百千万人才工程百人层次入选者，享受国务院政府特殊津贴，全国模范教师，政部跨世纪学科带头人、辽宁省高等学校创新团队带头人、辽宁省教育系统优秀共产党员、第一批“辽宁省特聘教授”、大连市首批领军人才。主要研究领域为经济计量分析、人口资源环境与可持续发展、宏观经济分析。

08

张晓峒教授，任教于南开大学经济学院数量经济研究所，博导，所长。中国数量经济学会副理事长。吉林大学、中南财经政法大学、东北师范大学等12所大学兼职教授。吉林大学、天津财经大学，首都经贸大学兼职博导。研究领域为数量经济学和应用统计学，出版专著8部，发表学术论文70余篇。主持国家社会科学基金，国家自然科学基金，教育部，商务部，中国人民银行，国家统计局，国家质检总局，国家税务总局等省部级以上科研项目18项。

09

朱平芳教授，上海社会科学院研究生院院长，数量经济研究中心主任，二级研究员，博士生导师。担任上海市软科学研究基地——上海市科技统计与分析研究中心首席专家、主任和上海社会科学院数量经济学科创新团队首席专家，2016年享受国务院特殊津贴。主要从事数量经济理论与方法应用, 科技统计与分析，经济增长与科技创新，经济形势分析与预测,公司金融与企业财务分析等研究。在国内外经济学、数量经济学与统计学权威和核心期刊《经济研究》，《数量经济技术经济研究》，《统计研究》和Journal of Business & Economic Statistics，China Economic Review，Economic Letters等发表论文近五十篇。

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