政策评价与因果关系识别:方法与应用

政策评价与因果关系识别:方法与应用

论文摘要

用(准)自然实验设计的方法识别政策变量与目标变量之间真实因果关系的政策评价方法,已经成为当前实证研究的主流。纵观国内部分相关研究文献,对该方法的理解和应用还存在很大问题。因此本文通过全面系统地阐述了其中最主要的倾向得分匹配、双重差分估计、处理效应模型和断点回归四种分析方法的计量原理、适用条件和假设检验,并就其之间的区别联系和取舍,以国际上两个经典论文为例展开了深入而又规范的比较分析。本文认为,政策评价的方法选择关键在于处理变量D的决定上。

论文目录

  • 一、引言
  • 二、政策评价的相关概念
  •   (一)准自然实验与选择性偏误
  •   (二)反事实分析与Rubin潜在因果模型
  •   (三)政策评价的估计方法分类
  • 三、政策评价的各种主要方法介绍
  •   (一)匹配
  •   (二)双重差分
  •   (三)处理效应模型
  •   (四)断点回归
  • 四、实证案例
  • 五、结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王岳龙

    关键词: 政策评价,因果关系识别,自然实验,处理效应

    来源: 产业组织评论 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 经济与管理科学,基础科学

    专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展

    单位: 江西财经大学规制与竞争研究中心

    分类号: F224.0

    页码: 165-190

    总页数: 26

    文件大小: 253K

    下载量: 132

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