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政策评估介绍
新手入门即用

政策评估“三板斧”

做政策评估之前首先要知晓政策的类型，我们需要根据不同的数据结构和政策类型采用不同的评估方法，并反复检验该方法的适用性。我们可以将一个国家或地区的政策分为以下几种，不同的政策类型刚好对应了不同的评估方法：

一、“试点”较多的政策——双重差分法

这类政策往往是在一些地区或者行业做政策试点，如果试点的效果比较理想，则可以在全国层面推广，反之则不推广，一次性全铺开的政策并不适用于DID分析。双重差分法的基本思想就是通过对政策实施前后处理组和控制组之间差异来反映政策的实施效果。

例如，2010年4月17日，“新国十条”出台后，北京、上海、深圳、武汉等城市根据其房地产市场状况陆续开始实行房地产限购政策，但全国大部分三四线城市均没有实行房地产限购政策。研究房地产限购政策的文献有很多，在此就不列举了。

二、“试点”较少的政策——合成控制法

这一类政策的试点过程是非常独特的，仅选择一个或者两个地区作为试点，且试点地区一般都非常特殊，严格来说，没有其他地区与试点地区是完全相似的。合成控制法是一种数据驱动的方法，它的思想是虽然难以在其他没有试点的地区找到合适的反事实参照组，但是通常可以对其他没有试点的地区进行适当的线性组合，构造出一个合成的反事实参照组。在这里就举三个重庆的例子，方便大家理解这种特殊的政策类型。

2011年1月，国务院在重庆和上海试点的房产税政策，国内仅有上海和重庆两个试点城市，范子英、刘甲炎（2013）通过合成控制法评估了重庆房产税的政策效应。

2007年重庆市被设立为全国统筹城乡综合配套改革试验区，在推进城乡经济协调发展方面进行了户籍制度、地票制度、“三权”抵押融资等诸多改革，余静文（2013）利用合成控制法研究了重庆统筹城乡改革对城乡收入差距的影响。

又是重庆，1997年重庆从四川独立出来设立直辖市，王贤彬、聂海峰（2010）使用合成控制法估计了行政区划调整对“新四川”经济增长的影响。

三、“一刀切”的政策——断点回归设计

“一刀切”的政策门槛是非常清晰的，超过（或者低于）该门槛才会进入到政策范围。根据“一刀切”门槛的执行程度，可以进一步分为清晰断点回归和模糊断点回归。在这里就分别举一个清晰断点回归和模糊断点回归的例子。

假设今年的高考录取线为500分，则所有大于等于500分的考生都能够进入大学，而所有低于500分的考生则无法被录取，此时，500分就是高考“一刀切”的门槛，500分以下的录取概率为0，而500分以上的录取概率跳跃至100%，录取概率在500分处发生了一个由0到1的跳跃，这就是一个清晰断点的例子。

在我国，男性干部年满六十周岁退休，法定退休年龄60岁是一个断点，但在中国现行退休制度安排下，并非所有人都是在规定退休年龄处停止工作，比如有的人会因为健康状况而早退，再如一些人可能会在办理了法律上的退休手续后返聘或者找到另外的工作等。退休制度仅仅使得退休的可能性在政策规定的退休年龄处发生一个外生的跳跃，但不一定是完全从0直接变动到1的改变，所以这是一个模糊断点的例子，邹红、喻开志（2015）就利用模糊断点回归方法检验了我国是否存在退休消费骤降现象。