部分条件分位数处理效应的估计与推断方法研究

政策效应评估是衡量政策实施成效、辅助经济社会决策的重要工具。现有研究大多聚焦于政策对结果变量的平均效应或其分布不同分位点上的异质性效应，而对具有不同特征子群体的异质性分布效应刻画仍显不足；同时，虽无混淆假设在因果识别中至关重要，但可用于检验其是否成立的方法仍相对较少。有鉴于此，本书构建新的处理效应模型，系统探究政策对各特征子群体的异质性分布效应，并给出检验无混淆假设的新方法。具体而言：第一部分在可观测选择约束下提出部分条件分位数处理效应模型，精准刻画政策对具有不同特征子群体的异质性分布效应；第二部分提出新方法检验无混淆假设的有效性；第三部分将视角拓展至不可观测选择情形，进一步探讨政策对不同特征子群体的异质性分布效应。通过层层递进的分析，本书为政策效应评估提供了更为细致、全面且可验证的因果推断工具箱。

唐盛芳，江西财经大学金融学院讲师、硕士生导师，厦门大学统计学博士，应用经济学博士后。主要研究方向为计量经济学理论及其应用，已在 Econometric Theory、Economics Letters、Journal of Management Science and Engineering（管理科学学报英文版）、Statistica Neerlandica、Statistics、《统计研究》、《计量经济学报》等国内外权威期刊发表论文10余篇；主持国家自然科学基金青年项目、江西省自然科学基金面上项目等国家级与省部级课题多项。

第1章导论

1.1研究背景

1.2研究问题与研究意义

1.3本书研究贡献与创新

1.4本书结构

第2章分位数处理效应文献综述

2.1引言

2.2可观测选择框架下的分位数处理效应

2.3不可观测选择框架下的分位数处理效应

2.4本章小结

第3章可观测选择框架下部分条件分位数处理效应的推断

3.1引言

3.2部分条件分位数处理效应

3.3渐近性质

3.4处理组的估计

3.5异质性检验

3.6蒙特卡洛模拟

3.7实证分析

3.8本章小结

3.9数学附录

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