【营销科学家】高雅有品位的营销科学思想、理论前沿动态和精彩营销案例的分享平台，我们坚持营销的科学性与高品位，拒绝营销的大忽悠与低俗化，推动营销科学理论研究与实践应用，促进经济发展与社会进步。

2022学术年会

CMAU

2022年中国高等院校市场学研究会学术年会暨博士生论坛

2022 CMAU Annual Academic Conference and Doctoral Consortium

会议主题

万物互联时代的营销创新

重要日期

论文提交截止日期：2022年5月15日

论文录用通知日期：2022年6月30日

会议举办日期：2022年7月14日至17日

研究方法|如何开展（营销）准实验研究 | Mars论文解析

原创 Mars新视界 Mars视界 2022-03-30 18:00

导语

在包括营销等领域的研究中，经常会碰见适合准实验研究的场景。什么是准实验（Quasi-experiment）？要回答这个问题首先得回答什么是（真）实验（Real experiment）。我们把实验参与者可以被随机分配（Random assignment）到不同实验组别中的实验称为真实验，而把无法对参与者进行随机分配的实验称为准实验。举例而言，最低工资政策只在某些地区试点，其他地区保持不变，那么这项政策会如何影响人们的消费行为呢？在这个例子中，参与实验的对象（居民）无法随机进入自变量的不同组别（政策试点城市或非试点城市），居民是天然属于某个城市中。类似这样的例子在现实生活中不胜枚举，比如性别、年龄、个性，等等。试想下，我们想考察性别如何与广告风格共同影响广告效果，该实验中无法让参与者随机进入男性组或者女性组，因为性别是参与者天然附着的属性，我们无法把一个男性参与者随机分配到女性组别中。

由于参与者不是随机分配到不同的实验组别，所以如果发现不同组别之间存在差异，可能的解释就非常的多。比如结果发现试点城市的居民消费水平提升了，这其中的原因可能是因为最低工资导致大家收入增长，也可能不是收入增长，而是大家更敢于消费导致的。总之，要从准实验中进行因果推断要慎之再慎。今天的推文就是基于如何从准实验中进行因果推断的一个方法解析。

本文是针对 Conducting Research in Marketing with Quasi-Experiments的论文解析，该论文即将发表于Journal of Marketing上，作者包括Avi Goldfarb, Catherine Tucker 和 Yanwen Wang。

论文介绍

这篇论文提到完成准实验需要回答九个问题：①因果效应是否有意义；②如何识别X数据；③确认因果效应，非随机性会不会导致X变异；④如何测量因变量Y；⑤判断X外生性；⑥因果效应是否平稳；⑦因果效应的机理；⑧因果效应的普遍性；⑨其他遗漏证明。

· 对于问题①，如果因果效应对社会没有意义，就没有必要研究。

· 对于问题②，由于一个人选择实验组就不可能选择对照组，因此随机分配是重要的。例如，在电子产品教学会不会对学生成绩产生影响的准实验中，一个接受电子产品教学的学生不可能接受不用电子产品教学的处理，因此在真实验（Real  experiment）中研究个体的随机分配很重要，但准实验没有办法做到完全随机，因此要让不随机的因素对实验结果不造成影响。

· 对于问题③，要尽可能地避免自变量X中出现变异的数据，这是为了解决准实验数据中外生性的问题，可行的方式是让X的变异源随机化。其中，可以视为随机的变异源有：①时间尺度的随机变异源，包括合同、契约；②可以使用大数定律确保随机性的变异源，包括生态、地理、宏观经济、个人；③在持续时间长度中的随机性变异源，包括组织、监管。也就是说，这些变异源与Y和β无关的时候可以视为随机。如果准实验中，自变量X没有随机变异，整个回归效应的可推广性就会下降。

为了确保随机性，准实验中通常采用排他性约束方法。排他性约束是指，采用工具变量或操纵的形式，使得回归效应与其他可能影响被解释变量的扰动项不相关，也就是控制X中与主效应无关的其他变量。但是，排他性约束失败概率很高，原因多样，一般没有办法在准实验中完全做到排他性约束。

· 对于问题④，该论文主要讲了三种回归方式：DID差分回归、RD断点回归、IV工具变量。

DID差分回归主要用于试点的研究，研究步骤：①确定假设并检验；②探索原始数据，并判断平行趋势；③用下图公式进行回归，其中du是虚拟变量，确定是否是实验组，dt是时间变量，确定是否进行实验处理，最终政策研究的效果取决于a3的值。 DID差分回归的优势是避开了被试者的异质性。

图片来源：Goldfarb, A., Tucker, C., & Wang, Y. (2022). Conducting Research in Marketing with Quasi-Experiments. Journal of Marketing, 00222429221082977.

RD断点回归研究重点是，间断是否间接影响到其他的非连续性。

IV工具变量回归的基本步骤：①用Z解释X的变化；②研究主效应。工具变量回归的主要缺点：①二元变量DID；②测量不稳定；③工具变量规范不一致，评估相关论文有效性比较困难。

· 对于问题⑤，解决X外生变化问题。外生性产生的可能性有，①对照组和实验组的可比性被破坏，也就是说没有观察到的潜在变异；②排他性约束检验；③选择偏差校正。

针对工具变量中存在的问题，本文提出的解决手段是倾向评分匹配，也就是只有在符合匹配中的变量的条件下满足排他性约束时才是好的。倾向评分匹配的主要过程是，①确定评分函数形式，②测量距离并应用匹配算法，③评估匹配线性化倾向得分的重叠程度，④用匹配样本计算平均实验效果。但是，倾向评分匹配仍然存在两个问题：①倾向评分可能错误；②不可观测到的潜在选择会影响实验。因此要事先采用选择标准偏差和工具变量方法进行规避。选择标准偏差就是用实验方法控制不可观测的影响，而工具变量方法是为了消除内生性，仅用操纵产生变异。

· 对于问题⑥，只需要检验两个方面，①回归结果不随回归形式而改变，即用OLS回归、概率回归等形式得到的实验结果一致，②不随选择时间而改变，即在十年前和十年后实验结果一致。

· 对于问题⑦，研究不同的机理路线与中介变量，提供更好的理论贡献，例如中介变量、调节变量与工具变量。

· 对于问题⑧，为研究回归效应的普遍性，作者提出两个方面，①被试者的特征是否具有代表性，②结果是否具有外部性，假设是否拥有清晰度。

· 对于问题⑨，在论文撰写中应该要进行一定的补充证明，其中包括识别策略、有效性主要威胁、如何完成证明等部分。

参考文献：

Goldfarb, A., Tucker, C., & Wang, Y. (2022). Conducting Research in Marketing with Quasi-Experiments. Journal of Marketing, 00222429221082977.

撰稿：梁侃枫

编辑：梁侃枫

初审：黄昊雯

审核：陈增祥 王琳

更多内容扫码观看，让营销更有力量！

让营销更有力量！

营销科学家

高雅有品位的营销科学思想、理论前沿动态和精彩案例的分享平台，我们坚持营销的科学性与高品位，拒绝营销的大忽悠与低俗化，推动营销科学理论研究与实践应用，促进经济发展与社会进步。

【免责声明】

1、我们尊重原创，也注重分享。本公众平台原创文章版权归作者和平台共同所有，转载文章其版权归原作者和来源媒体平台所有；

2、本公众平台转载内容包括视频、文章和广告等，仅以信息传播和分享为目的，供感兴趣的读者学习参考之用，未经授权禁止用于商业用途，如无意中侵犯了哪个媒体、公司 、企业或个人等的知识产权，请联系处理；

3、本平台对转载和分享的内容、陈述、观点保持中立，不对所包含内容的真实性、准确性和合法性提供任何明示或暗示的保证，本公众平台将不承担任何责任。

 加入学会，共襄盛举！

图文编辑：CMAU  审校：张希贤

欢迎转发到工作群和朋友圈，

让更多人了解、学习和思考！

上万用户都在看