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仲浩天:設計政策評估研究的新方法

2021.01.13

作者:仲浩天

仲浩天,中國人民大學公共管理學院講師

研究動機

在循證城市治理中,可靠的治理效果評估至關重要。由于缺乏面板數據以及社會實驗可行性差的兩方面原因,研究者通常局限于具有自選擇偏差的橫截面數據,導致難以得出更有力的評估依據。相比面板數據,重復橫截面數據(repeated cross-sectional data)卻十分豐富并且未被充分利用。因此,本研究旨在開發可利用重復橫截面數據構建縱向準實驗的計量方法。為此,我們需要解決重復橫截面數據中的兩個偏差:(1)選擇偏差和(2)縱向不可比性。

研究內容

本研究開發了二維傾向得分匹配(two dimensional propensity score matching, 2DPSM)方法。該工具可根據樣本特征同時在縱向和橫向兩個維度上將實驗組和對照組、前實驗組和后實驗組、前對照組和后對照組之間的進行匹配,從而得到統計學上類似的四個子樣本以構建縱向準實驗。

應用前景

該方法可以應用到大量的周期性社會調查數據,例如中國綜合社會調查、各地交通出行調查等。

相關爭論

哈佛大學政治學系教授Gary King曾發文指出不應該使用傾向評分法。因此,本研究采用了其文中同樣的數據生成過程,并用蒙特卡洛證據證明了本文方法的有效性,特別是在有遺漏變量的情況下。盡管如此,我也認同傾向評分匹配的黑匣問題并推薦把二維傾向評分匹配法作為前期數據處理過程,并且保守理解其得出的政策效應。

英文摘要

The lack of longitudinal studies of the relationship between the built environment and travel behavior has been widely discussed in the literature. This paper discusses how standard propensity score matching estimators can be extended to enable such studies by pairing observations across two dimensions: longitudinal and cross-sectional. Researchers mimic randomized controlled trials and match observations in both dimensions to find synthetic control groups that are similar to the treatment group and to match subjects across before- and after- treatment periods. We call this a two-dimensional propensity score matching (2DPSM) method. This method demonstrates superior performance for improving treatment effect estimation based on Monte Carlo evidence. A near-term opportunity for such matching is identifying the treatment effect of transportation infrastructure on travel behavior.

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仲浩天,中國人民大學公共管理學院大數據公共治理講師,國際中國規劃學會理事,學術期刊Journal of Transport and Land Use編輯助理。研究興趣主要圍繞新興科技,城市空間,和社會公平之間的關系。其關于無人駕駛汽車與城市空間的博士論文獲得了2019國際區域科學學會(RSAI)扎曼斯基博士論文獎 (Czamanski Dissertation Award)。目前他正在開展有關新技術、新數據、新冠疫情三者的同時沖擊將如何影響未來城市和城市生活的研究。


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