计量经济学会主席: 非实验数据的社会政策评估方法综述

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关于政策评估，可以参看：①"实证研究13篇"功夫秘笈, 中青年学者研究必备锦囊！①关于各种因果识别方法的120份经典实证文献汇总”，②哈佛大学新修订完成的因果推断经典大作免费下载！附数据和code，③因果推断的统计方法总结, 177份文献，④政策评估的计量方法综述, 包括最新因果推断方法，⑤在教育领域使用IV, RDD, DID, PSM多吗? 使用具体文献，⑥看完顶级期刊文章后, 整理了内生性处理小册子，⑤工具变量精辟解释, 保证你一辈子都忘不了，⑦DID, 合成控制, 匹配, RDD四种方法比较, 适用范围和特征，⑧关于双重差分法DID的32篇精选Articles专辑！⑨关于(模糊)断点回归设计的100篇精选Articles专辑！⑩匹配方法(matching)操作指南, 值得收藏的16篇文章等，⑪MIT广为流传的政策"处理效应"读本，⑫DID的研究动态和政策评估中应用的文献综述，⑬最新政策效应评估的四种方法，⑭政策效应评估的基本问题。

正文

关于下方文字内容，作者：蔡梦园，新加坡南洋理工大学应用经济学，通信邮箱：[e-mail]

Blundell, R. and Costa Dias, M., Evaluation Methods for Non‐Experimental Data. Fiscal Studies, 21: 427-468.

非实验数据的评估方法，原文PDF在文后

如果不熟悉Bludell, R，可以参看：他们只有本硕学历, 却发过了AER, JPE, QJE, RES, ECM5大顶刊！他在1997年至2001年期间担任《Econometrica》的共同编辑，并在1992年至1997年期间担任《Journal of Econometrics》的共同编辑。2004年，布隆德尔（Blundell）成为欧洲经济协会（European Economic Association）主席，2006年，成为计量经济学学会（ECE）的主席，2010年担任劳动经济学学会（Society of Labor Economics）的主席，并担任皇家经济学会（Royal Economic Society）的主席（2010-2012年）。

*建议参看文后的原文PDF，那里面内容相对更为详细。

本文考虑使用非实验（non-experimental）方法评估政策项目的影响。一般，个体会被根据一些可观测变量来识别，例如性别、年龄、教育、地点或婚姻状况。因此，对政策的评估问题可以转化为衡量该政策对每个类型的个体的影响。这可以被看作是一个“缺失数据问题”（missing-data problem），因为每个个体只有两种状态，即参与了该项目或未参与该项目。

第一部分介绍了实证中的五种评估方法及其优劣。五种方法分别是纯随机社会实验（pure randomized social experiment）、自然实验（natural experiment）、匹配方法（matching method）、选择模型（selection model）和结构仿真模型（structural simulation model）。

第二部分指出，在评价项目的影响时需要确定处理效果是同质还是异质。通常假定项目政策对个体的影响是异质的。因此，评估方法需要解决两个问题。第一个是衡量项目对某特定类型个体的影响，总体是该类型的所有个体。第二个是衡量项目对某特定类型个体的影响，而总体是所有曾经参与过政策项目的人。当假定处理效果同质时，这两个问题是一样的，但是当处理效果异质时就有所不同。后者一般被称作“实验组的处理效应（effect of treatment on the treated）”。

1. 同质的处理效应（Homogeneous treatment effect）

假定某一政策所影响的结果变量（outcome variable）为Y，且取决于一系列外生变量X和一个虚拟变量d，当个体i参与了改政策项目时di=1,否则di=0。此外，假定该政策发生时间为k。

因此，在t时间点，可以表示为（1）式：

其中，α衡量了政策对个体i的同质影响。β为外生变量X对Y的影响，Uit是误差项，满足零均值且与X不相关假定。

除了实验数据的例子，一般政策处理挑选个体都不是随机的。因此，该挑选过程会导致di与Uit存在相关。因此，常规的计量方法即直接用Y对包括d的所有变量回归就不再可行。

以上只是理论部分，在原文中还有实证研究示例，但这里并没有列举出来，感兴趣的学者可以长按以下二维码前往阅读。

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