因变量截尾时平均处理效应的识别、估计与应用

Treatment effect model has a wide range of applications in micro-econometric evaluation of economic policies. In this model, the outcome variables are often assumed to be fully observed and continuously distributed while few studied the estimation of average treatment effect (ATE) with censored dependent variables. Due to the popularity of censoring in micro-level dataset, the present research aims to study the nonparametric identification, estimation and inference of ATE with censored outcome variables. The theory will be applied to explore the effect of marriage status of an individual on his/her allocation of risky assets using China Household Finance Survey (CHFS) data.

处理效应模型是现代微观计量经济学的主流模型之一，在政策与事件评估中具有广泛的应用。已有文献在讨论这一模型时，总是假定因变量是完全可观测的连续型变量，而对因变量截尾时平均处理效应识别和估计的研究较少。鉴于截尾是微观经济数据的常见现象，本课题旨在探究当结果变量受截尾影响时平均处理效应的非参数识别、估计和推断。本课题还将借助中国家庭金融调查数据库，将理论结果用于研究婚姻对于个人风险资产配置比例的影响。

处理效应模型是现代微观计量经济学的主流模型之一，在经济政策评估中具有重要的地位和作用。但是已有文献仅限于讨论结果变量是完全可观测的，连续取值的情形，对结果变量观测受限情形下平均处理效应识别和估计的研究还非常少，这大大限制了处理效应模型在实际中的应用范围。本课题着重研究当因变量观测受限时平均处理效应的识别、估计和推断问题。我们的研究成果包括 (i) 因变量带删尾时一类设定广泛的半参数回归模型的识别与估计，该成果发表在计量经济学国际权威期刊Econometric Theory上；(ii)一类带连续内生处理变量的相关随机系数模型的识别和估计。随机系数模型可以看成是处理效应模型的一种半参数表达，该模型同时强调了微观个体的不可观察异质性以及处理变量的内生性。我们的论文识别并估计了当结果变量存在删尾现象时模型中的平均处理效应参数。该成果发表于计量经济学知名期刊Econometric Reviews上；(iii) 带0-1内生变量的二元选择模型的识别与估计。在应用中，研究者经常遇到因变量与内生处理变量同时取值0-1的情形。例如在研究父母吸烟与否与子女吸烟与否的因果效应时，父母与子女是否吸烟都是0-1变量，且由于两代人共同受到不可观察的(基因)因素影响，父母是否吸烟具有内生性。我们研究了这类模型的识别，估计与推断问题，该成果发表于计量经济学知名期刊Econometrics Journal上。本课题得到的研究结果为因变量受限情形下利用处理效应模型进行实证研究提供了有用的理论依据，在政策评估中具有一定的应用价值。