无条件分位数处理效应估计方法及其在政策评价中的应用

Average treatment effect is the main method in policy evaluation, while people not only concerned about the impact of a policy on the dependent variable expectations, also focus on the entire distribution, the influence of the quantile treatment effect (Conditional/Unconditional QTE). The UQTE method belongs to the frontier of modern econometrics, which is of great significance in policy evaluation and labor economics. This project will introduce the late UQTE estimation methods，then make some theoretical exploration, such as nonparametric estimation, truncation of UQTE, and the UQTE based on the breakpoint regression. In terms of empirical research, we intend to apply these methods to two policy evaluation: first one is the evaluation of the minimum wage’s heterogeneity effect on income distribution which may be truncated; Second one is researching the influence of delay enrollment in future performance, in perspective of “enrollment date” as the breakpoint, then to evaluate whether the provisions of “the sixth annual enrollment” is reasonable or not.

政策评价中我们常采用平均处理效应来研究一项政策或者干预对产出变量的平均影响。然而在现实研究中，人们不仅关心政策对因变量期望的影响，还关注对因变量整个分布的影响，即（条件/无条件）分位数处理效应(C/UQTE)。UQTE理论属于现代计量经济学的前沿领域，在政策评价和劳动经济学中具有重要意义。估计UQTE的核心难题是分位数上一般不满足“保序性”。本课题拟在已有解决方法的基础上，对UQTE的非参数估计、截尾因变量下的UQTE估计，以及基于断点回归的UQTE估计方面进行创新性研究。同时，将这些方法应用于两项政策评价：一是评价最低工资标准提升对具有截尾特征的收入分布的异质性影响；二是以入学注册月份为断点，研究推迟入学对个体未来表现的影响，从而对“满六岁入学”之规定是否合理进行评价。

基于均值回归的量化政策评价方法以及该方法在实证分析中的应用已经比较普遍，然而现实经济社会政策的干预大多存在异质性。评价这种异质性政策的影响不仅需要均值回归，更需要分位数回归。本项目主要是对分位数处理效应模型和无条件分位数处理效应模型的估计进行研究，并将这些方法应用于创新政策、收入分配政策、教育政策的量化评估，为科学决策提供依据。..我们通过数值模拟的方法深入比较几种典型QTE方法的异同，研究发现，对于一个没有协变量的数据生成过程，条件分位数处理效应和无条件分位数处理效应估计结果一致，而且加入更多控制变量不会对估计量的无偏性造成影响。此外，还对不同先验下的分位数估计方面进行了研究。我们提出基于泊松分布的贝叶斯分位数回归方法，将尺度参数进行参数化，并比较参数化与否对模型估计系数统计性质的影响，结果表明：参数化后得到的估计量统计性质更好。..在进行量化政策评估中，我们构造了新的模型和指数方法。一个是从EEMD方法和资本资产定价理论出发，结合这两种方法构建了评估共同基金的业绩评价模型，对基金的累计收益分解为短周期、长周期和趋势项三个分量，对基金的这三个不同尺度上的分量进行业绩评价。研究表明，给基金提供正的风险溢价的主要是基金长周期收益，基金短周期收益往往为基金带来负的风险溢价。另一个是采用中国工业企业数据库，并通过百度API获取企业的经纬度地理信息，构建了新的度量企业创新活动集聚的指数指数和调整指数，它们的反事实检验方法。..围绕分位数回归理论对企业创新、教育政策进行了实证分析，并提出有意义的政策建议。在创新政策方面，考察了创新的失败容忍度、创新集聚这些对创新影响的核心变量的构建问题，以及对当前创新政策的弊端和未来的改善方向提供参考。在教育政策评估领域，分别对推迟入学年龄和高考政策对未来收入的影响进行了评估。结论对于政策制定和家庭子女人力资本投资理性决策提供参考。