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社会经济政策的评估计量经济学, 提供书籍和数据和程序文件

计量经济圈社群 计量经济圈 2022-05-11


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一本一本计量社群群友推荐和分享的风靡社科学术界的书籍——《社会经济政策的评估计量经济学:理论和应用》。

简要介绍一下该书的构成

本书为读者提供了一套理论和应用工具,以说明现代微观计量经济学方法在社会科学项目评估的正确实施。因此,为读者提供了一个全面的工具箱,使用统计软件Stata严格又有效地为政策事件提供评估。本书讨论了与每一种评估方法相关的理论统计模型,然后使用已有的和用户编写的Stata命令对政策处理效果进行了至少一个实证估计。
在讨论过程中,读者将逐渐熟悉文献中讨论的最常见的计量评估方法,如回归调整、匹配、双重差分、工具变量和断点回归设计,并将提供一系列实用的指导方针,以便在不同的政策背景下选择和应用最合适的方法来实施。
这本书由四章组成:
第一章介绍了项目评估的计量经济学,为后续章节的论证铺平了道路,列出了在社会经济背景下评估项目处理效应所用的统计模型、概念和基本假设。介绍了由于可观察和不可观察的因素导致的选择偏差的概念,以纠正这种偏差的说明。本章最后简要讨论了Stata命令估计处理效应的原则,以及文献中提出的二元处理效应的各种计量经济学方法。
第二章侧重于在“基于可观测变量基础上的选择性偏差”(或“显性偏差”)假设下对平均处理效应的估计,并系统地说明了这种假设在项目评估分析中的意义和范围。讨论了许多计量经济学方法(例如:回归调整、匹配、重新加权和双稳健估计量),以确保在此框架下正确推断相关参数。本章的结尾是从比较的角度对这些方法进行的一系列实证应用。
第三章重点介绍在“不可观测变量基础上的选择性偏差”(或隐性偏差”)下估计平均处理效应的计量经济学方法。当不可观测的因素显著推动着处理变量的非随机分配时,就会发生这种情况。在这种情况下,第 2 章中讨论的方法不再适用于估计处理效应。因此,在第 3 章中,我们提出了在存在对不可观测变量进行选择的情况下正确估计的三种技术:工具变量、选择模型和双重差分,它们的实现需要额外的信息。
第四章涉及两个相关主题:局部平均处理效应(LATE) 和断点回归设计 (RDD),两者都被认为是近乎准实验的方法。本章讨论了 LATE 方法的基础理论,说明了具有不完全顺从性的随机实验的设置,并继续讨论了 LATE 的样本估计。在介绍了 RDD 模型的计量经济学背景之后,讨论的重点是精确RDD 和模糊 RDD 方法。为了说明这些不同方法的每个基本假设所起的作用,还提供了用于精确 RDD 和模糊 RDD 的仿真模型。
本书的章节可以看作是相对独立的单元。不过,感兴趣的读者会发现,透彻地理解每一章中特别关注的主题显得非常有用。最后,应该指出的是,我假定读者熟悉基本的计量经济学理论,并对Stata用于计量经济学的用途有一些先验知识。
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