弄懂政策评估计量方法, 计量大师给博士生甩出了一份论文单！

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稿件：econometrics666@126.com

Lesson 1: Empirical approaches, potential outcomes, and causality

General

1) Angrist, J. and A. Krueger (2000): “Empirical Strategies in Labor Economics”, Handbook of Labor Economics, O. Ashenfelter and D. Card (eds.), North Holland, 1277-1366.

2) Heckman, J. J. (2001): “Micro Data, Heterogeneity, and the Evaluation of Public policy: Nobel Lecture”, Journal of Political Economy, 109, 673-748.

3) Meyer, B. (1995): “Natural and Quasi-experiments in Economics”, Journal of Business and Economic Statistics, 13, 151-161.

Potential outcomes and causality

1) Holland, P. W. (1986): “Statistics and Causal Inference”, Journal of the American Statistical Association, 81, 945-970.

2) Rubin, D. B. (1974): “Estimating Causal Effects of Treatments in Randomized and Nonrandomized Studies”, Journal of Educational Psychology, 66, 688-701.

Lesson 2: Social experiments

1) Banerjee, A. and E. Duflo (2009): “The Experimental Approach to Development Economics”, Annual Review of Economics, 1, 151-178.

2) Duflo, E., R. Glennerster, and M. Kremer (2008): “Using Randomization in Development Economics Research: A Toolkit”. In T.P. Schultz and J. Strauss (eds.): Handbook of Development Economics, Vol. 4, 3895-3962.

3) Card, D. and D. R. Hyslop (2005): “Estimating the Effects of a Time-Limited Earnings Subsidy for Welfare-Leavers”, Econometrica, 73, 1723-1770.

4) Ham, J. C. and R. J. LaLonde (1996): “The Effect of Sample Selection and Initial Conditions in Duration Models: Evidence from Experimental Data on Training”, Econometrica, 64, 175-205.

5) LaLonde, R. J. (1995): “Evaluating the Econometric Evaluations of Training Programs with Experimental Data”, American Economic Review, 76, 604-620.

6) Moffitt, R. A. (2004): “The Role of Randomized Field Trials in Social Science Research: A Perspective from Evaluations of Reforms of Social Welfare Programs”, American Behavioral Scientist, 47(5), 506-540.

7) Schorfheide, F. and K. I. Wolpin (2012): “On the Use of Holdout Samples for ModelSelection”, American Economic Review: Papers and Proceedings, 102(3), 477-481.

8) Todd, P. E. and K. I. Wolpin (2006): “Assessing the Impact of a School Subsidy Program in Mexico: Using a Social Experiment to Validate a Dynamic Behavioral Model of Child Schooling and Fertility”, American Economic Review, 96, 1384-1417.

关于社会实验方法

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Lesson 3: Matching

1) Firpo, Sergio (2007): “Efficient Semiparametric Estimation of Quantile Treatment Effects”, Econometrica, 75, 259–276.

2) Heckman, J. J., H. Ichimura, and C. Taber (1997): “Matching as an Econometric Evaluation Estimator: Evidence from Evaluating a Job Training Programme”, Review of Economic Studies, 64, 605-654.

3) Imbens, G. (2004): “Nonparametric Estimation of Average Treatment Effects Under Exogeneity: A Review”, Review of Economics and Statistics, 86, 4-29.

4) Rosenbaum, P. R. and D. B. Rubin (1983): “The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects”, Biometrika, 70, 41-55.

5) Rubin, D. B. (2001): “Using Propensity Scores to Help Design Observational Studies: Application to the Tobacco Litigation”, Health Services & Outcomes Research Methodology, 2, 169-188.

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Lesson 4: Instrumental variables

1) Imbens, G. W. and J. Angrist (1994): “Identification and Estimation of Local Average Treatment Effects”, Econometrica, 62, 467-475.

2) Imbens, G. W. and D. B. Rubin (1997): “Estimating Outcome Distributions for Compliers in Instrumental Variable Models”, Review of Economic Studies, 64, 555-574.

3) Abadie, A. (2002): “Bootstrap Tests for Distributional Treatment Effects in Instrumental Variable Models”, Journal of the American Statistical Association, 97, 284-292.

4) Vytlacil, E. (2002): “Independence, Monotonicity, and Latent Index Models: An Equivalence Results” Econometrica, 70, 331-341.

5) Heckman, J. J. and E. Vytlacil (2005): “Structural Equations, Treatment Effects, and Econometric Policy Evaluation”, Econometrica, 73, 669-738.

6) Angrist, J., G. Imbens, and K. Graddy (2000): “The Interpretation of Instrumental Variable Estimators in Simultaneous Equations Models with an Application to the Demand for Fish”, Review of Economic Studies, 67, 499-528.

关于IV工具变量方法

Lesson 5: Regression-discontinuity

1) Card, D., R. Chetty, and A. Weber (2007): “Cash-on-Hand and Competing Models of Intertemporal Behavior: New Evidence from the Labor Market”, Quarterly Journal of Economics, 122, 1511-1560.

2) Hahn, J., P. Todd, and W. van der Klaauw (2001): “Estimation of Treatment Effects with a Quasi-Experimental Regression-Discontinuity Design”, Econometrica, 69, 201-209.

3) Van der Klaauw, W. (2002): “Estimating the Effect of Financial Aid Offers on College Enrollment: A Regression-Discontinuity Approach”, International Economic Review, 43, 1249-1287.

4) Angrist, J. and V. Lavy (1999): “Using Maimonides’ Rule to Estimate the Effect of Class Size on Scholastic Achievement”, Quarterly Journal of Economics, 114, 533-575.

断点回归设计RDD

1.断点回归设计RDD分类与操作案例，2.RDD断点回归, Stata程序百科全书式的宝典，3.断点回归设计的前沿研究现状, RDD，4.断点回归设计什么鬼？且听哈佛客解析，5.断点回归和读者的提问解答，6.断点回归设计RDD全面讲解, 教育领域用者众多，7.没有工具变量、断点和随机冲击，也可以推断归因，8.找不到IV, RD和DID该怎么办? 这有一种备选方法，9.2卷RDD断点回归使用手册, 含Stata和R软件操作流程，10.DID, 合成控制, 匹配, RDD四种方法比较, 适用范围和特征，11.安神+克拉克奖得主的RDD论文, 断点回归设计，12.伊斯兰政府到底对妇女友不友好？RDD经典文献，13.PSM,RDD,Heckman,Panel模型的操作程序，14.RDD经典文献, RDD模型有效性稳健性检验，15.2019年发表在JDE上的有趣文章, 计量方法最新趋势，16.关于(模糊)断点回归设计的100篇精选Articles专辑！17.断点回归设计RDD精辟解释, 保证你一辈子都忘不了，18.“RDD女王”获2020年小诺奖！她的RD数据, 程序, GIS和博士论文可下载！关于她学术研究过程的最全采访！19.中国博导要求掌握的RDD方法实证运用范文(配程序code), 不然就不要用RDD做实证研究！20.最近70篇关于中国环境生态的经济学papers合辑！21.事件研究法用于DID的经典文献"环境规制"论文数据和程序，22.环境, 能源和资源经济学手册推荐, 经典著作需要反复咀嚼，23.中文刊上用断点回归RDD和合成控制法SCM的实证文章有哪些？不看至少需要收藏一下！24.上双一流大学能多赚多少钱? 学习断点回归RDD, 机制分析的经典文章！25.JPE上利用地理断点RDD和IV研究中国环境议题的do文件release！26.中文刊上用断点回归RDD和合成控制法SCM的实证文章有哪些？不看至少需要收藏一下！27.AER上用断点回归设计RDD的实证文章有哪些？含程序和code, 不看至少需要收藏一下！

Lesson 6: Differences in differences and sytnthetic controls

1) Abadie, A., A. Diamond, and J. Hainmueller (2010): “Synthetic Control Methods for Comparative Case Studies: Estimating the Effect of California’s Tobacco Control Program”, Journal of the American Statistical Association, 105, 493-505.

2) Card, D. and A. Krueger (1994): “Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast Food Industry”, American Economic Review, 84, 772-793.

3) Meyer, B., K. Viscusi and D. Durbin (1995): “Workers’ Compensation and Injury Duration: Evidence from a Natural Experiment”, American Economic Review, 85, 322-340.

4) Athey, S. and G. W. Imbens (2006): “Identification and Inference in Nonlinear Difference-in-differences Models”, Econometrica, 74, 431-497.

5) Bertrand, M., E. Duflo, and S. Mullainathan (2004): “How Much Should We Trust Differences-in-Differences Estimates?”, Quarterly Journal of Economics, 119, 249-75.

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