异质性政策效应分析——一种新的因变量条件分位数回归方法及应用
传统分位数回归方法(QR)可以揭示解释变量对因变量的异质性边际影响,因而在实证研究中具有广泛的应用.但QR方法的缺点是估计结果的阐释依赖于不可观察扰动项的经济学含义.本文提出一种新的因变量条件分位数回归(outcome conditioned QR,简称OC-QR)方法,用于分析政策效应的异质性.OC-QR的优点是能够直接识别并估计因变量位于其无条件分布的某一分位点(区间)时,解释变量对因变量的平均边际影响.新方法不仅能够刻画关键解释变量对因变量的异质性影响,并且具有更清晰的经济学解释.本文研究了 OC-QR的识别、估计与推断步骤,还进一步讨论了 OC-QR与OLS、QR以及Firpo et al.(2009)提出的无条件分位数回归(UQR)之间的区别和联系.最后,运用该方法研究了房价上涨对家庭消费的异质性影响,以及最低工资标准提高对不同工资水平人群的作用.结果表明OC-QR方法能较好地捕捉政策效应的异质性.
分位数回归;平均处理效应;异质性;房价;最低工资
56
本文研究得到国家自然科学基金重点项目;上海财经大学创新团队支持计划的资助
2021-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共14页
177-190
