有些同学担心软件问题,因为这次课程的核心代码都是用 R 编写的。我觉得不必太纠结此事。一方面,在大神 Hadley Wickham 的引导下,R 已经变得越来越模块化了,规范、易用;大家只需花十来分钟在课件指引下安装 R + RStudio 套装即可开干;另一方面,不同软件之间的兼容性越来越好,我们完全可以用 Stata 完成 80% 以上的数据处理工作,进而执行十几行 R 代码,得到核心结果,然后返回 Stata 完成结果输出。
对比对象:Callaway & Sant (2021), Goodman-Bacon (2019), Athey & Imbens (2018) and Sun & Abraham (2020)
联邦 DID 的估计原理和步骤
福利:联邦 DID 的 R 应用
参考文献:
Xiong, R., A. Koenecke, M. Powell, Z. Shen, J. T. Vogelstein,S. Athey, 2021, Federated causal inference in heterogeneous observational data, arXiv preprint arXiv:2107.11732. PDF
在现实应用中,同一种处理政策常常被同时应用于多个场景中,例如,各类医院都使用同一种药物来治疗某类疾病;同一个政策会在多个地区实施等。然而,受限于隐私、专利、竞争壁垒等因素,研究人员通常难以获得各个试验点的微观一手资料,而只能得到汇总数据,致使以此为基础的统计推断缺乏准确性和可信度。Xiong et al. (2023) 引入“联邦学习”的思想,可以仅依赖汇总数据进行联合因果推断,得到政策效果的一致估计。基于此,我们进一步提出了「联邦 DID」,能够实现更有效的政策效应估计和推断。本讲从「联邦学习」的基本思路和概念入手,进而引入「联邦 DID 方法」,并以“环保约谈”政策为例,通过模拟数据来演示该方法在 R 中的实现方法。
T2:市场均衡状态下的政策效应估计
“市场均衡状态”的界定和含义
市场均衡状态政策效应的估计原理
市场均衡状态政策效应的估计方法
实例
参考文献:
Munro E, Wager S , Xu K, 2023, Treatment Effects in Market Equilibrium. Working Paper. -PDF-, -PDF2-, Vedio
本专题首先介绍“市场均衡”的含义及其对处理效应估计结果的影响,进而探讨在一般均衡情况下如何估计政策的处理效应,最后通过实例讲解该方法在 R 中的实现过程。
Subsidy-mkt-equ-01
T3:政策效应影响机制分析
DDL:Doubly Debiased LASSO (双重纠偏拉索估计)
因果推断框架下的 中介效应模型
基于 DDL 的 因果路径模型
案例:分析师行为对企业投资效率的影响机制检验
基于 SIndex 的长期和短期政策效应估计
替代指数 (Surrogate Index, SIndex):算法及实操
案例:文明城市评比与城市垃圾处理:一项事件研究
参考文献:
Guo, Z., D. Cevid, P. Buhlmann, 2022, Doubly debiased lasso: High-dimensional inference under hidden confounding, Ann Stat, 50 (3): 1320-1347. -Link-, -PDF-, PDF2, Replication
Zhou, X., 2022, Semiparametric estimation for causal mediation analysis with multiple causally ordered mediators, Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 84 (3): 794-821. -Link-, -PDF-, -PDF2-
Zhou, X., T. Yamamoto, 2023, Tracing causal paths from experimental and observational data, The Journal of Politics, 85 (1): 250-265. -Link-, -PDF-, PDF2, -PDF2-
Athey, S., R. Chetty, G. W. Imbens, H. Kang, 2023, The surrogate index: Combining short-term proxies to estimate long-term treatment effects more rapidly and precisely, Review of Economic Studies, forthcoming. -PDF-, -PDF2-, -cited-
Viviano, D., J. Bradic, 2023, Fair policy targeting, Journal of the American Statistical Association: 1-14. -Link-, -PDF-, Replication
本讲介绍的方法可以解决大家普遍面临的一个棘手问题:如何让政策建议不那么空泛?
本讲内容以 T1-T3 为基础,主要包括 Athey and Wager (2021) 提出的基于「政策学习」(Policy Learning, PL) 的处理效应的核心思想和估计方法,以及 Viviano and Bradic (2023) 的提出的「公平目标政策」(Fair-Targeting-Policy) 模型,旨在分析如何在政策优化过程中兼顾效率和公平。
Athey, S., R. Chetty, G. W. Imbens, H. Kang, 2023, The surrogate index: Combining short-term proxies to estimate long-term treatment effects more rapidly and precisely, Review of Economic Studies, forthcoming. -PDF-, -PDF2-, -cited-
Athey, S., S. Wager, 2021, Policy learning with observational data, Econometrica, 89 (1): 133-161. -Link-, -PDF-, -Appendix-, -cited-
Guo, Z., D. Cevid, P. Buhlmann, 2022, Doubly debiased lasso: High-dimensional inference under hidden confounding, Ann Stat, 50 (3): 1320-1347. -Link-, -PDF-, PDF2, Replication
Munro E, Wager S , Xu K, 2023, Treatment Effects in Market Equilibrium. Working Paper. -PDF-, -PDF2-, Vedio
Viviano, D., J. Bradic, 2023, Fair policy targeting, Journal of the American Statistical Association: 1-14. -Link-, -PDF-, Replication
Xiong, R., A. Koenecke, M. Powell, Z. Shen, J. T. Vogelstein,S. Athey, 2021, Federated causal inference in heterogeneous observational data, arXiv preprint arXiv:2107.11732. PDF
Zhou, X., 2022, Semiparametric estimation for causal mediation analysis with multiple causally ordered mediators, Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 84 (3): 794-821. -Link-, -PDF-, -PDF2-
Zhou, X., T. Yamamoto, 2023, Tracing causal paths from experimental and observational data, The Journal of Politics, 85 (1): 250-265. -Link-, -PDF-, -PDF2-