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第六讲政策效应评估8
第七讲 政策项目评估和参与效应
Marcel Fafchamps
Oxford University
第一部分 问题
1、彩排
2、符号
第二部分 基于可观测因素的选择/参与的无关性
3.介绍
3.1假定
3.2 实验法
3.2.1随机实验法
3.2.2 平衡和随机化方法
3.2.3 自然实验法
3.2.4顺从性和污染性
3.2.5 双盲(double-blind),安慰剂效应(placebo effect),霍桑帕尔格雷夫
也就是说,你计算这些接受和不接受培训工人两个平均值。你发现,两者之差是负的:意味着培训的人工资更低些!难道是培训减少了工资?到底怎么回事?你怎么告诉政策制定者这个结果?
那么,一种可能是,接受培训的工人和那些不培训的工人,不是真实同类,不可比。他们可能在年龄,教育,工作经验和其他方面不相同。一种可能的解决方法就是,控制样本工人的教育,年龄,性别,种族,等等,可以影响工资的属性。如果说,受教育的工人工资更高,参与培训的主要是未受教育的工人,那么,无条件平均差异应该是负的。
有两种方法可以控制可观察属性。一种方法是估计下面形式的回归:
(1.1)
这里是可观察属性向量。这个回归暗含了下面的假设:
从这两式可以得到:
系数是参与效应的估计值。这是标准的计量经济学(econometric )方法:加入控制变量,可以减少遗漏变量带来的偏差,例如,有些控制变量既对产出有影响,也和接受培训相关。
另一种方法是限制对比个人的选择,也即,选取具有相同属性的个体作为对照。例如,假设参与培训的都是未受教育的。我们就可以简单对比未受教育的培训者、未培训者的工资差异,而不考虑受教育的工人组。这种方法的优点是,我们不用做关于教育对产出影响的形式的任何假设(如,线性,函数形式)。这类估计法叫做匹配评估法。我们将会在这一过程中讨论一系列这类方法。
现在假设你控制可观测变量,你还是发现:
那么,你打算怎样告知政策制定者?他们应该取消这一项目?
然而,不仅仅是这样,我们之前就说过,我们应该与对比者进行对比。这些接受培训的的工人,可能是在第一阶段找工作很困难的个体,他们可能就有使他们就业能力更低的不可观测的因素——如,他们技术不好,或者他们忘记了学校里学的技术。如果这是真的,那么方程(1.1)中的误差项和培训的虚拟变量相关了:接受培训的个体如果没有培训,就应该具有更低的U,因此在不培训的情况下,他们的工资本来就比不培训的个体(受教育个体)更低。如果相关性太强,会导致估计结果为负,用标记。在这篇文献中,这个问题就是基于不可观测因素的选择问题:培训的个体是以一种不可观测的方式被“选择的”,同时这方式与产业收益是相关的。
作为一名优秀的经济研究者,你马上想起解决这个问题的可能的方法:我们可以把W作为工具变量来消除由于没有观察的选择影响导致的遗漏变量偏差。显然,只有我们能有一个合适的工具变量,这个方法才是可行的。另一种可能的解决方法是通过Mill比率(Mill ration)方法直接修正选择偏差。这也需要工具变量。我们将会讨论这些方法如何应用在参与效应中。
现在,你对可信地估计参与效应的难度有了更深的了解,你可能从一开始就预想到了这些困难。下次政策制定者要求你协助评估一个项目,需要一个随机试验。在一个随机试验里,参与是在个体间随机安排的,而且收集了参与者(treated)和未参与者(untreated)的相应产出的信息。接受参与的个体称为参与者;其他称为控制组-或简称为controls。因而,通过构建随机试验,W和方程(1.1)误差项不相关了,随机化消除了基于不可观察因素的选择问题。
就算是随机试验,人们还是要小心解释结果。可以合理的预想,补贴培训项目帮助缺乏培训的人。但是它应该对不需要培训的人不产生影响(意味着忽视了一般均衡影响)。这意味着随机试验的结果并不一定适用于其他组。这个思想即后面讲到的参与者的参与效应(treatment effect on the treated),意思是说,只考虑那些接受参与的个体组的参与效应。
这里还存在参与的自选择问题,即。尽管有资格参与却拒绝参与。在这篇文献中,这个问题表述为“主动参与”问题或自选择参与:政策制定者想要关注那些有资格但却拒绝参与的特定个体。这是我们要讨论的另一个问题。
2、符号
既然已经以一个例子引出这一课程的主要问题,就让我们介绍一些符号。我们定义文献中的平均参与效应或ATE。在最简单的情况下,ATE 简单表示为:
如前所述这里的Y1,Y0是参与和未参与的相应的产出变量,ATE是所有涉及人群的参与的平均收益。
文献也关注参与者的平均参与效应(Average treatment effect on the treated),伍德里奇标记为ATE1,我们就标
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