政策评价与因果关系识别方法与应用
行政决策的政策评估与实施效果分析
行政决策的政策评估与实施效果分析近年来，行政决策在社会发展中的作用越来越重要。
为了确保决策的有效性和合理性，政策评估与实施效果分析成为了必不可少的环节。
在这篇文章中，我们将探讨行政决策的政策评估与实施效果分析的重要性，并介绍其中的一些常见方法和工具。
政策评估是一种系统性的方法，旨在评估特定政策的效果和成效。
通过政策评估，决策者可以了解政策推行的现状和问题，识别优点和不足，并提出相关的改进建议。
政策评估可以基于定量或定性的数据，从不同角度全面地评估政策的影响。
在政策评估中，常用的方法包括问题导向评估、逻辑评估和效果评估。
问题导向评估强调政策背后的关键问题，并通过系统性的研究和分析来回答这些问题。
逻辑评估关注政策的逻辑一致性和合理性，从而评估政策设计和实施的有效性。
效果评估则着眼于政策推行后的效果，通过定量或定性的数据分析，评估政策的成效和影响。
政策评估需要搜集多种数据和信息来源。
例如，可以通过问卷调查、访谈、案例分析等方式收集相关数据。
政策评估还可以利用现有的数据源，如统计数据、人口普查数据等。
通过收集和分析这些数据，可以获得全面和准确的政策评估结果。
除了政策评估，行政决策的实施效果分析也是不可或缺的一步。
实施效果分析旨在评估政策在实施过程中的效果和效率。
通过实施效果分析，我们可以了解政策在实施过程中的问题和挑战，并提出改进措施。
实施效果分析可以帮助决策者及时调整政策实施策略，以提高政策所产生的效果。
实施效果分析可以基于不同的指标，如政策的覆盖范围、投入产出比、实施成本等。
实施效果分析还可以利用专门的软件工具，如CBA（成本效益分析）和SWOT（优势、劣势、机会和威胁）分析等。
这些工具可以帮助决策者全面了解政策实施的效果，并提供相应的分析结果。
总结起来，行政决策的政策评估与实施效果分析至关重要。
它们可以帮助决策者了解政策的有效性和合理性，评估政策的成效和影响，并及时调整政策实施策略。
通过政策评估和实施效果分析，我们可以不断改进政策的质量和效果，为社会发展提供更好的支持。
7-3 政策评估的标准和方法
7-3-2-3 对象评定法
它是指由政策对象亲身感受和了解对政策及其效果 予以评定的方法。
这种方法着力于政策实施后的客观效果评定，通过问卷 调查或访谈来了解人们切身的感受，对政策实施效果做 出评估。 这种方法的优点在于它能够了解到更真实的情况，较符 合实际，但由于政策对象可能不完全了解政策对自己的 影响，往往存在短视、片面性，当政策实施暂时对自己 不利时，政策对象会夸大政策的负效应，相反，当他们 从政策中得到积极的利益时，其满足感也可以可能超出 客观实际水平。
7-3-3-1 信息是否完全
如果政策实施前的信息有所缺失，采取 前后对比法是不恰当的，这个时候可将 对象评定法和自评法同时使用。同时， 在收集资料的过程中，问卷调查法仍然 是需要的，是可以加以运用的。
7-3-3-2 政策对象的数量
如果当政策对象的数量较少时，应该让所有的对 象都参与调查。 而当政策对象的数量较多时，则需要采取抽样调 查法。 而问卷调查法无论政策对象的数量是多是少，都 是适用的。 而对对比分析法来说，当潜在的参加对象数量较 少时，前后对比、非随机选组对比法就比随机选 组对比法更适用；当潜在的参加对象数量相当大 时，最好使用随机选组对比法。
7-3-2 政策效果评估的方法
人们可以根据不同的政策方案选取不同的评估方法。随 着政策科学的不断发展，评估方法也在不断的推陈出新， 各种新方法在不断涌现。 政策评估方法可以从多角度进行划分，依方法论角度划 分，可以是经验分析的方法，也可以是演绎推理的方法。 从事物的质和量的角度划分，可以是定性分析，也可以 是定量分析。从评估所涉及的工具划分，可以是传统的 方法，也可以是现代的方法。从政策评估方法是注重前 后对比还是注重现在的效果出发，可以分为对比分析法 和问卷调查法。以下是几种常见的评估方法：
公共政策效果评估方法及其应用研究
公共政策效果评估方法及其应用研究第一章引言在当代社会中，公共政策的制定和执行一直是重点关注的话题。
政府为了满足公众的需求和利益，不断地推出各种公共政策。
但是，公共政策执行的效果如何评估却一直是一个难点。
合理、科学的评估方法和技术可以为公共政策的制定和调整提供一个有效的参考和依据，也可以有效降低政策实施风险，提高其执行效果及社会经济效益。
因此本文从公共政策效果评估方法及其应用研究这一角度来探讨评估方法的使用以及如何解决公共政策执行中所遇到的问题和难点。
第二章公共政策效果评估的意义公共政策效果的评估是对政策执行结果进行客观、全面、科学的分析和评估，以判断政策有效性和现实情况。
公共政策评估的目的是发现政策实施的问题以及可能存在的问题，为提高政策执行质量提供依据，同时也可以为政府决策提供数据分析的依据和参考。
因此，公共政策的效果评估对于政策的完善和实施具有非常重要的意义。
第三章公共政策效果评估方法公共政策效果评估方法可以根据不同的目的和要求进行分类，常见的方法包括测量分析法、问卷调查法、随机控制实验法、回归分析法、案例研究法、成本效益分析法和影响评估法等。
下面分别介绍其中几种方法的具体内容和应用：3.1 测量分析法测量分析法主要是通过各种统计方法和手段对公共政策的评估指标进行测量，分析政策实施对相关指标的影响，具有客观、准确、可比性的优点，常见的指标有财政支出、社会福利、经济发展等。
在实际应用中，测量分析法通常采用时间序列和交叉区域等多种分析方法，以更好地呈现政策实施所带来的效果和收益。
3.2 问卷调查法问卷调查法是对公共政策的社会影响进行调查和统计的方法，常见的调查对象包括政策执行者、受益群体和受影响群体等。
问卷调查法可以获取受影响群体的实际情况，分析政策的实际影响、问题和解决方案，同时也可以为政策的改进提供依据和参考。
3.3 随机控制实验法随机控制实验法是一种常用的科学实验方法，可以对公共政策效果进行实验研究，确定政策效果和实际影响。
笔记关于公共政策评估方法
笔记关于公共政策评估⽅法最近在忙期末和导师的课题申请，所以直接贴以前的读书笔记，这篇是两周前的读书笔记公共政策评估的重点是事后的政策实施效果和影响评估，但同时还包括事前的可⾏性论证和风险分析、改⾰试点复制推⼴前的总结、以及事中的政策实施的督查监测和修正纠偏。
政策评估的⽬的是改进公共政策系统，提⾼公共政策的科学性和可实践性，促进政策⽬标的顺利实现。
公共政策研究的⼀个重要发展趋势，是循证决策越来越被研究者和实践者作为政策制定和评估的核⼼标准。
其中证据“强弱”影响了证据的质量，也影响着循证过程。
有学者提出循证管理中证据的六等级，即证据按照强度由强到弱⼀共有六个⽔平:第⼀是⼤样本随机控制实验或者元分析结论; 第⼆是⾼质量的⽂献综述或系统综述结论; 第三是案例研究或者⼤样本的定量研究结论; 第四是⼩样本、单案例的定性或定量研究结论; 第五是描述性研究或⾃我报告; 最弱的第六指权威意见机构或专家的观点，⾮基于数据的证据。
政策评估就是对政策⼲预“因果”效应的估计。
但传统的政策评估⽅法在因果推断⽅⾯存在着明显的不⾜，⽆法保证研究对象的随机分配，研究样本不可避免地存在 “选择偏差”，难以建⽴政策和某个结果之间的确定关系。
近些年⼀系列基于反事实框架的推断模型展现出潜⼒。
在这⼀框架下，虽然随机对照试验的⽅法优势⽆可⽐拟，但是成本⼤、实施难度⼤。
因此⽬前常⽤的因果推论的统计和计量⽅法，还是“准实验”或者“⾃然实验”的⽅法，包括双重差分法、回归间断设计⽅法、⼯具变量⽅法、倾向值匹配、合成控制法。
以下是六种公共政策评估⽅法的⽐较⽐较1在实际处理过程中，我们经常遇到观察值缺失、可观测和不可观测偏差、内⽣性和数据可得性等问题。
因此，研究者要处理出相对可靠的处理效应结果，就需要很好地应对上述那些棘⼿的问题。
赛鲁利（Cerulli，2015）认为，对于不同的公共政策运⾏环境，研究者可以从三个维度去构建和选择计量经济学评估模型和⽅法，即识别假设、模型类型和数据结构。
09黄斌教授-教育研究中的因果关系推断_方法与实例应用
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学生学业成绩 （结果变量）
13
© 2016 BIN HUANG
倾向得分结合倍差法
• 先解决可观测的异质性：倾向得分法
– 如果对象的分配不是随机的，处理组与控制组在一些特征变量上 存在系统性差异（数据非平衡），我们可以运用倾向得分法消除 两组差异，实现处理组与控制组数据平衡，营造出一种随机数据 环境
• 如果工具变量对结果变量存在因果影响，那么该影响只能通过内生变量产生，那么我 们便可确定，内生变量对结果变量必定有因果影响
– 工具变量对结果变量的影响=工具变量对内生变量的影响*内生变量对结果变量的影响
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工具变量 （是否有效） 班级规模 （内生变量）
与班级规模相关并对 生学业成绩有影响的变量 （混淆变量）
• • Joshua Angrist、Esther Duflo（MIT）；Eric A. Hanushek、Caroline M. Hoxby（Stanford） American Economic Review、Quartly Journal of Economics
•
研究视角变化
– 从注重教育对个人收入与社会经济发展的工具性作用，转变为关注教育自身的发展
教育研究中的因果关系推断
——方法与实例应用
黄斌 南京财经大学 公共管理学院 公共财政研究中心
© 2016 BIN HUANG 1
因果推断方法的兴起
• 证据导向政策制定（evidence-based policy making）的需要
– – – 治理复杂的社会系统：经验 vs. 证据
• “摸着石头过河”，试错的代价越来越大
– y=β0+β1treat+Σβixi+ε，若ε与treat相关，必定偏估β1
公共政策评估的理论与方法5篇
公共政策评估的理论与方法5篇第1篇示例：一、公共政策评估的理论基础1.1 政策评估的定义和意义公共政策评估是指对政府的政策措施进行系统、全面、客观的评估，以检验政策的有效性、效率、公正性和可持续性，从而为政府决策提供科学依据。
评估结果可以为政策制定者提供反馈信息，帮助其对政策进行调整和改进，最终实现政策目标。
政策评估的目的是为了发现政策实施过程中存在的问题、评估政策的成效、总结经验教训，并提出改进意见。
评估应该公正、客观、科学、独立、及时，确保评估结果具有说服力和可操作性。
政策评估可分为实施评估、结果评估和影响评估。
实施评估注重政策实施过程的监督和评价，结果评估关注政策目标的达成情况，影响评估则考虑政策对社会经济的影响。
评估方法包括问卷调查、访谈、案例分析、数理统计等。
2.1 公共政策评估在决策制定中的作用公共政策评估可以帮助政府有效指导决策，减少政策实施风险，提高政策执行效率。
通过评估，政府能够了解政策实施中可能出现的问题，并及时调整政策方向，保障政策的正确性和可操作性。
通过公共政策评估，政府可以及时发现政策实施中的问题和隐患，及时进行调整和改进。
评估结果可以为政策制定者提供决策依据，使政策更加贴近实际需求，更好地解决社会问题。
公共政策评估有助于提升政府的治理能力和治理水平。
评估结果可为政府提供经验积累和教训总结，促进政府不断提高工作效率和能力，进一步推动政府治理体系和治理能力的现代化。
三、结语第2篇示例：公共政策评估是指对政府或其他决策机构实施的政策措施进行全面评价和分析的过程。
在当今社会，公共政策评估已经成为政府决策的重要工具，能够帮助政府了解政策实施的效果和影响，为政策的调整和改进提供依据。
本文将就公共政策评估的理论与方法展开探讨。
一、公共政策评估的理论基础公共政策评估的理论基础主要包括效果评估理论、逻辑框架理论、实证研究理论等。
效果评估理论是评估研究的核心理论之一，它通过对政策实施的影响和效果进行分析，从而确定政策是否达到预期的目标。
政策评估的理论、模型与方法
三、产业政策评估的方法
3、问卷调查法：通过发放问卷了解相关企业和人员的政策感受和反馈，从而 评估产业政策的成效。优点是获取的一手资料丰富，缺点是问卷设计和样本选择 可能影响结果的可信度。
三、产业政策评估的方法
4、专家访谈法：通过邀请专家进行深入访谈，获取对产业政策的意见和建议。 优点是可以充分利用专家的专业知识和经验，缺点是访谈结果可能受到访谈者主 观意愿的影响。
1、数据收集：数据收集是公共政策评估的基础环节。评估者需要收集与政策 相关的数据，以便对政策的效益、效果和影响力进行科学分析。数据收集的方法 包括调查问卷、实地调研、文献资料等。
方法与技巧
2、问题识别：问题识别是评估过程中重要的一步。评估者需要根据收集到的 数据和信息，识别出政策存在的问题和不足之处。在这个过程中，需要对政策的 实施方案、目标、受众等因素进行深入分析。
四、案例分析：以某城市的环境 政策评估为例
四、案例分析：以某城市的环境政策评估为例
为了了解某城市环境政策的实施情况和效果，我们可以采用以下步骤进行政 策评估：
1、收集该城市近年来空气质量、水质、噪音等方面的数据，以及政府发布的 相关政策和措施。
四、案例分析：以某城市的环境政策评估为例
2、对收集到的数据进行分析和处理，了解该城市环境质量的现状和变化趋势， 以及政策实施的效果。
方法与技巧
3、方案评估：方案评估是在问题识别的基础上进行的。评估者需要对政策的 实施方案进行全面的分析和评价，以便为改进政策提供科学依据。在方案评估过 程中，需要采用适当的评估标准和指标，对方案的可行性、创新性、可持续性等 方面进行综合评价。
案例分析
案例分析
本部分将通过实际案例来说明公共政策评估的理论与方法的应用。以某城市 的环境政策为例，该政策的目的是改善城市环境质量，减少污染排放。在政策实 施一段时间后，政策制定者需要对其效果进行评估，以便对政策进行调整和完善。
报告中的政策评估与分析
报告中的政策评估与分析一、政策评估与分析的概念与意义政策评估是指对政策措施实施效果进行系统、客观的评价，以提供决策者进行政策调整或改进的依据。
政策分析则是对政策形成、实施过程中的各种因素进行系统分析和解释的过程。
1.政策评估的概念与目的政策评估旨在对政策措施的目标、内容、实施过程以及效果进行全面评估，以判定政策的合理性、有效性和可行性，为政策制定者提供科学的决策依据。
2.政策分析的概念与作用政策分析是对政策制定、实施过程中的各种环境、制度、利益关系等因素进行综合分析和解释，在政策制定者和执行者之间搭建沟通桥梁，帮助决策者制定出科学有效的政策方案。
二、政策评估与分析的方法与技巧政策评估与分析需要采用一系列的方法和技巧，以保证评估结果的准确性和可靠性。
1.定性与定量方法的运用政策评估既需要运用定性方法对政策目标、政策内容等进行分析和解释，又需要运用定量方法对政策实施效果进行测度和评估，以综合考虑政策的全面性和可行性。
2.案例研究与对比分析通过对各种政策案例进行深入分析和对比研究，可以更好地揭示政策实施中的问题和不足之处，提供政策改进的建议和方向。
3.问卷调查与专家访谈运用问卷调查和专家访谈等方式，收集各种利益相关者的意见和建议，以充分考虑各方利益，提升政策的可行性和可接受度。
三、政策评估与分析的重点及问题政策评估与分析的重点和问题取决于具体的政策内容和目标，但可以从多个维度对政策进行评估和分析，以全面了解政策效果和问题。
1.经济效益的评估与分析评估政策对经济发展的影响，包括对GDP增长、就业、收入分配等方面的影响，分析政策对各行业和产业的促进程度，以及对投资和创新的支持程度。
2.社会效益的评估与分析评估政策对社会公平、社会福利、社会风险等方面的影响，分析政策对不同人群和社会群体的包容性和可行性，以及政策对社会治理的促进作用。
3.环境效益的评估与分析评估政策对生态环境的影响，包括资源利用效率、环境污染控制、生态保护等方面的影响，分析政策对可持续发展的推动力度，以及对生态文明建设的贡献程度。
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• b.内部有效性比较强的准自然实验，仅推断在 断点处的因果关系
• 5.小结
• （1）共同点：政策都有先行பைடு நூலகம்点，所有样本 个体被分为处理组和控制组两大类
• （2）分类
• 精确断点回归(SRD)：断点上下被处理概率 由0到1
• 模糊断点回归(FRD)：断点上下被处理概率 有所提升
• （3）精确断点 • yi=+β (zi-c)+ρ Di+(zi-c)Di+ξ i（c-h<z<c+h） • ρ 即为断点估计量，也就是在z=c 两侧局部
平均处理效应（LATE）的估计，还可以在上 式中加入zi-c 的高次项及高次项与D 的交互 项，这样可以放宽函数形式的限制。
• （3）注意事项 • A.有些政策只是在某个地区的某些个体实施,
可以构造三重差分（DDD）估计量 • Y=β 0+β 1du +β 2dδ +β 3dt+β 4(du*dδ )+β
5(du*dt)+β 6(dδ *dt)+β 7(du*dδ *dt)
下标x 代表新泽西州，b 代表宾西法尼亚 州；s 代表小餐馆，l 代表大餐馆；2 代表 加工资后，1 代表加工资前
• (3)小结
• 结果方程：yi=+ρDi+βXi+ξi
• 处理方程：Di=Zi+δi
（1）差分估计 ：如果D是完全随机的， 不受变量Z影响，可以直接用OLS差分 估计量估计处理方程，由于（y0i，y1i） ⊥Di，所以ATE：ρ=E（y1i）-E(y0i)
如何证明D是完全随机？
（a）在处理方程中加入控制变量，处理 效应ρ变化不大
• DID：D是受某些不可观测因素影响且该因素随 时间不发生变化，同时能获得多期混合截面或 者面板数据。要注意政策实施是否有特定对象、 政策实施时间和实施力度有所不同，而选取相 对应的模型
• 四.实证案例 • 1. David Card and Alan Krueger（1994）：
DID研究提高最低工资对就业的影响
• （2）区别：处理变量D的决定因素不同
• （3）适用范围和注意事项
• PSM：D完全由可观测因素决定，要注意检验 是否满足数据平衡和共同支撑假设
• 内生处理效应:D由某些不可观测的因素影响， 某些不可观测因素还同时影响结果变量，这两 类不可观测因素存在很大相关性，此时要检验 代表结果方程和处理方程残差相关性的逆米尔 斯比例是否显著
• 2.David S. Lee（2007）：RD研究执政党 的在位优势
（b）控制变量均值差异检不显著。 (Kruger,1999)
• （2）PSM：满足（y0i，y1i）⊥Di|Zi, Rosenbaum and Rubin(1983)提出的可忽 略性假设或者条件独立假设（CIA）。Z 称为依可测变量选择，即给定Z,潜在结 果y0i和y1i对处理变量D的影响可忽略， 或者说潜在结果y0i和y1i独立于D，这 个时候对处理方程采用logit模型估计。 再估计出倾向得分值与处理组最接近
政策评价与因果关系识别： 方法与应用
• 一.相关性还是因果性 • 1.传统计量 • 样本：只包括受影响的处理组 • 识别策略：简单直接 • 方法：多元线性回归（OLS、IV、MLE、
GMM等） • 思想：控制 • 缺点：容易遗漏重要解释变量，导致估计
有偏和不一致
• 结果：很容易出现伪回归，很多情况下只 是相关性分析
• B.要求处理组与控制组的倾向得分有较大的 共同取值范围。
• C.只控制了可观测变量z 的影响，如果存在不 可观测变量的影响， 仍然存在隐性偏差。D. 在第一步估计倾向得分时存在不确定性，如 到底是选择logit、probit 还是非参估计，具 体控制变量的x 的形式如何设定，是否需要 加入二次项或者交互项等
• 2.现代计量
• 样本：包括受影响的处理组和不受影响的 控制组
• 识别策略：精巧婉转
• 方法：政策评价（DID、PSM、treatment effect、RD等）
• 思想：实验和匹配
• 优点：有效控制遗漏变量偏差
• 结果：能识别出变量之间的真实因果关系
• 缺点：reduced form，只研究是什么，很 难触及到为什么
• 4.分析框架：Rubin潜在因果模型
参与者的平均处理效应ATT=[E（y1i| Di=1）- E（y0i| Di=1）] 全部个体平均处理效应ATE=E（y1i-y0i）
• 5.方法分类
• (1) 假设个体依可观测变量选择是否参 与政策，这种方法以PSM为代表；
• (2)假设个体依不可观测变量选择是否参 与政策，这种方法包括DID、RD和 treatment effect模型
• B.政策在实验组实施时间不一致，政策 是逐步试点推行的,采用如下差分计量 模型（Woodridge，2008) ：
• Δ Yit=+β1d3t+ β2d4t+… βndTt+ρ Δ Dit + Δ uit (t=1,2,3…T)
• 其中政策虚拟变量Dit=1，如果实验组 在政策以后；其他任何情况Dit=0。 dt 代表样本中第t 年的时间虚拟变量。并 通过报告样本中上一层聚类标准差来 修正序列相关
• 如果政策效果随时间变化，通过可以引入 政策虚拟变量Ditk=1（如果是政策实施的第 k 年，n=0,1,2…），只需估计如下计量模型 即可(Autor,2003)：
• C.如果政策在各实验组的实施力度不同,只 需估计如下计量模型即可(Card,1992)：
•
其中λ i 是代表各地区政策实施程度的 变量，dt是各时期的时间虚拟变量
• 标准处理效应：D虽然受某些不可观测因素影 响，但是这些不可观测因素对结果变量并不产 生影响，要根据处理方程和结果方程的具体情 况选择相应的估计方法
• RD：D受某一变量在某一断点附近因素影响， 同时观察散点图确实在该断点附近处结果变量 有明显跳越。要注意检验样本在断点附近是否 满足随机分组以及控制变量在断点处的连续性
• AIPW和IPWRA：加倍稳健（doubly robust）， 对结果方程和处理方程联合起来建模，只需要 其中一个方程设定正确，AIPW和IPWRA的估计 结果就要比RA和IPW更稳健
• NNMATCH和PSMATCH：用来比较除了处理与 否存在不同外，其他特征尽可能相似的个体结 果差异。
• B.假设前提
• （2）标准处理效应模型
• A.具体方法
• RA：对结果方程进行建模，它并不需要对处理 方程的函数形式进行任何假定。对处理组和控 制组分别进行回归方法，要求处理组和控制组 都有足够的样本
• IPW：对处理方程进行建模，它并不需要对结 果方程的函数形式进行任何假定。采用每个个 体成为处理组的概率倒数作为权重
• （3）内生处理效应模型 • A.原理：
B.步骤
• 4.RD
• （1）思路
• 对于高考成绩在498、499、500、501、502 分 的考生，认为他们在各方面（可观测变量和不可 观测变量）都没有系统差异。高考一两分很多时 候取决于评卷老师在一个主观题上面的打分松紧 等偶然因素， 而完全与个人能力无关，但是成绩 的差别却导致500 分以上的上了大学成为处理组， 而低于500 分的落榜成为控制组。由于制度原因， 对高考成绩在500 上下的考生进行了随机分组， 因而将其视为准自然实验，如果收入确实在500 分上下存在一明显跳跃，那唯一原因只能是上大 学的处理效应。
• a.独立同分布假设：该假设确保了个体是否参 加处理组不会影响样本中的其他个体是否选择 参加处理组还是控制组。通常多层数据或者面 板数据不满足该假设。
• b.条件独立假设：（y0i，y1i）⊥Di|zi。
• c.重叠假设：个体接受处理的概率取中间值， 既不接近0也不靠近1。如果处理组和控制组的 核密度曲线很少重合，且各自倾向值集中在0 和1附近，则说明重叠假设不满足。
• （5）RD：将个体结果差异完全归因于是 否接受政策影响，在Z的断点上下对政策 变量D进行分类，此时也不存在明确的结 果方程和处理方程。
• 三.具体方法介绍
• 1.PSM
• （1）基本思路：通过构造反事实分析，找 到控制组中某个个体j，使其与处理组对应 个体i具有最匹配的特 征，也就是在treat前 z0i≈z0j。从而将yj 作为yi0 的估计量，即 yi0=yj,这样yi-yj 作为个体i 处理效应的度量。
的匹配组以后，同样采用差分计算平
均处理效应，因而这个时候不需要估 计结果方程
• （3）DID：决定D的不可观测因素Z不随 时间变化，同时此时有多期数据，对结 果方程可以采用DID双差分估计。
• （4）treatment effect：结果方程的残差ξ 和处理方程的残差δ相互影响，对处理方 程和结果方程一起采用处理效应模型估 计。
• 3.treatment effect
• (1)分类
• 标准处理效应模型： 结果方程独立于 处理方程，影响结果（处理）变量的 不可观察因素对处理（结果）变量不 产生任何影响
• 内生处理效应模型： 结果方程不独立 于处理方程，影响结果（处理）变量 的不可观察因素对处理（结果） 变量
也会产生影响，两个模型的残差项之 间存在相关性。
局部线性回归方法最小化下列目标函数
• （4）模糊断点 • A.假设条件：（y1i-y0i）⊥Di|zi • B.公式推导：
分母是倾向得分值在断点处的跳跃，如果是精确断点有 ，则上式就成了精确断点的形式，因
此精确断点可以看糊断点的一个特例