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计量经济学会主席: 非实验数据的社会政策评估方法综述

计量经济圈 计量经济圈 2022-05-11

凡是搞计量经济的,都关注这个号了

稿件:econometrics666@126.com

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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:caimengyuan269@163.com

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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