在教育领域使用IV, RDD, DID, PSM多吗? 使用具体References
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投稿：econometrics666@sina.cn
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作者对教育领域用因果推断方法进行实证的文章进行了Review，后将其发表在Journal of Economic Survey。为什么要推荐这样一篇文章呢？作者同时对四种因果推断方法进行了通俗易懂的介绍，且用表格的形式汇总其优缺点。例如，图说: 各种因果推断方法适用数据, 条件和潜在缺陷；五种计量因果识别方法秘籍,从此走遍天涯都不怕
最重要的是，作者通过因果识别方法对教育领域重要的实证文章进行归类，比如哪些文章使用IV方法解决内生性，哪些又使用PSM解决选择偏误导致的内生性呢？在总结性阶段，作者还告诉咱们，DID方法是使用最为广泛的因果推断方法，因为它不仅适用于面板(伪面板)而且还可以用到截面数据中。双重差分DID的种类细分, 不得不看的20篇文章
跟随作者的思路，咱们小组进行引荐。
先介绍工具变量方法，作者承认IV实在是太难了，但不妨看看工具变量IV必读文章20篇, 因果识别就靠他了
然后作者介绍断点回归法，不管你是精确断点还是模糊断点(即是以一个概率的形式在cutoff的上下方)，RDD是一种因果识别程度最高的方法之一。RDD断点回归, 实证完整程序百科全书式的宝典；断点回归设计RDD分类与操作案例
作者再介绍双重差分方法，这个是当前使用最为广泛的因果识别方法，因为简单易于操作并且常常是显著的，但准不准确这个就值得商榷。双重差分DID的种类细分, 不得不看的20篇文章
作者最后介绍倾向得分匹配方法，这种方法解决selection bias问题，只要存在学生家长选择老师或学校的情形，那PSM就有用武之地。这里要注意，PSM与Heckman是不同的，尽管两者在本质上都是在解决missing data问题。匹配方法(matching)操作指南, 值得收藏的16篇文章
作者通过一个表格汇总上面四种方法的优缺点：Top期刊里不同来源内生性处理方法, 从此掌握少林绝学易筋经
具体到相关文献，哪些使用IV解决内生性，从而得到因果效果？
哪些文章使用RDD得到因果效应呢？
哪些文章使用双重差分方法得到因果效应呢？
哪些文章使用PSM方法处理选择偏误导致的内生性？
在教育领域里，使用四种方法解决内生性问题的具体分布如何呢？
DID使用最为广泛，因为DID的要求最低(作者认为的)，不过平行趋势检验满足问题在实证应用中并未得到较好满足。
作者再次强调，找IV是一门需要创造力的活动，如果找到弱IV，那也会有很多问题。
Source: "CAUSAL INFERENCE ON EDUCATION POLICIES:A SURVEY OF EMPIRICAL STUDIES USING PISA, TIMSS AND PIRLS"
因果推断研究小组将重启研读经典文献的活动，对于用前沿计量方法做实证文章感兴趣的群友或者圈友，可以通过邮箱(上面)或留言的形式进行报名。
2年，计量经济圈公众号近1000篇文章，
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