香港大学朱柯|基于逆双差的中国环境政策效果评估

发布于 2021-09-08 13:55

如何评估政府政策的实施效果一直是因果推断领域重要的研究问题。考虑到实际观测数据可能不满足传统双重差分方法所需的“平行趋势”假定，香港大学的朱柯助理教授最近提出了一种基于逆双重差分 (inverse difference-in-difference)的方法估计相应政策的处理效应。（本文整理于2021年09月06日清华大学统计学论坛朱柯助理教授学术报告。）

朱柯首先介绍了自2017年2月起在“京津冀”地区实施的“2+26”空气污染管控政策，并回顾了一些在因果推断中常用的估计方法，包括倾向性得分、工具变量回归、断点回归和双重差分等。考虑到在控制组地区和处理组地区的空气质量指数(AQI)在政策实施后，而非政策实施前，呈现出平行趋势(parallel paths)，朱柯与合作者在此基础上提出了逆双重差分的方法，以期用于评估相应政策效果。

不同于用于估计真实世界中平均处理效应的双重差分方法，逆双重差分方法可以用于估计“反事实世界”(counterfactual world)中如果实施了该政策结果变量会有何不同，因此相应的估计量被称为拟处理效应(quasi treatment effect)，且在一定假设条件下可以得到平均拟处理效应的无偏估计。

随后，朱柯助理教授介绍了该方法在带有不同控制变量下所得的参数估计结果，发现相应的拟处理效应在大多数区域均显著为正，且表明该政策在冬天具有更好的治理效果。最后，朱柯介绍了根据拟处理效应估计值计算出的“2+26” 空气污染管控政策相应的短期收益和长期收益，并热情解答了师生们提出的相关问题。