实验经济学中的异质性检验与处理效应估计

Experimental Economics has been widely used across all social science related fields in recently decades. Different from observational data in daily life, data from experiment can eliminate most of the effect by other uninterested factors by random design. Meanwhile, experimental data exhibit unique properties. In repeated experiment, the learning effect and existence of heterogeneous subjects can not be ignored. Whether the traditional statistical methods, especially on treatment effect estimation, are still valid become an open question. There’s even no heterogeneous test for experimental data before. This project aims to examine the experimental data and provide a heterogeneous test and a treatment effect estimation method under those unique properties.

实验经济学是近几十年社会科学领域广泛应用的一门方法学。不同于实际生活中观测得到的数据，实验经济学的数据剔除了很多干扰变量。与此同时，实验数据也会呈现独有的特性。在重复实验中，实验观测值往往会呈现出学习效应和异质性参与者。这些特征的存在使得传统的计量分析工具是否适用成为一个值得探讨的问题，尤其是处理效应的估计；实验数据中的异质性现象和信息的挖掘分析甚至还没有统计工具来实现。此项研究的价值就在于为这些实验数据提供有针对性的异质性检验和更为有效的处理效应估计方法。

实验经济学的数据不同于实际生活中观测得到的数据，它剔除了很多干扰变量，但与此同时，实验数据也会呈现独有的特性。在重复实验中，实验观测值往往会具有学习效应和异质性。这些特征的存在使得传统的计量分析工具可能不再适用，尤其是对处理效应的估计；实验数据中的异质性现象和信息挖掘分析也需要有针对性的统计工具来实现。此项研究的目标就在于为这些实验数据提供有针对性的异质性检验和更为有效的处理效应估计方法，并证明这些统计量和估计量的渐近性质，用蒙特卡洛数据模拟来验证有限样本下的表现。目前主要完成下列几方面的工作：（1）提出了重复实验中的异质性检验，证明了其大样本下的渐近性质，并通过蒙特卡洛模拟验证了新提出的检验方法；（2）在有趋同性或异质性的重复实验中，分别提供了处理效应估计量以及存在异质性参与者情况下的分类方法，并证明了这些估计量的渐近性质，包括一致性、正态性，也用蒙特卡洛数据模拟对有限样本下的估计表现进行了验证。（3）应用本项目提出的异质性检验和处理效应估计方法对公共品实验数据进行分析，如：我们检验了随机配对这一因素对贡献率的影响，我们发现收集到的实验都是趋于同一均衡结果，即随机配对这一因素对实验产出的影响在长期来看是不显著的。