奥运对伦敦租金的影响.docx

奥运对伦敦写字楼租金影响研究 Methodology1.倍差法介绍在本文的研究中，我们将使用倍差法，这是在经济研究领域得到广泛应用的一种估计因果效应的方法(Lechner,2010)。倍差法经常应用于计量经济学中对于公共政策或者项目实施效果的定量评估。同时，这一方法还被广泛应用于社会科学的研究，例如：The impact of immigrant concentration in schools on grade retention in Spain(Pedraja-Chaparro, Santín, and Simancas, 2015)。在本篇论文中，“项目”即为奥运会在伦敦举行这一事件，“实施效果”即为这一事件对伦敦写字楼租金的影响。通常大范围的公共政策有别于普通科研性研究，难以保证对于政策实施组和对照组在样本分配上的完全随机。非随机分配的政策是实施组和对照组的试验称为natural trial.此类试验存在较为显著的特点，即不同组间样本在政策实施前可能存在事前差异，仅仅通过单一的前后对比或者横向对比的分析方法会忽略这种差异。继而对政策的实施效果有估计偏差。DID模型是基于自然试验得到的数据，通过建模来有效控制研究对象间的事前差异，将政策影响的真正结果有效分离出来。1.1差异比较的统计方法：上一小节提到了前后对比和横向对比，下面将对此类差异比较做一简单介绍1.1.1 前后差异比较：是将研究对象干预后结局变量Yt1减去干预前的值Yt0，所得之差即为干预效果D。如下式：D=Yt1-Yt0该方法简单明了容易操作，然而，由于研究对象干预期间有可能受到其他因素的影响，如特殊事件、宏观因素等等。这一简单的前后比较的方法并不能分离出这些影响，因此会造成干预效果低下。1.1.2 横向对比：即考虑到了干预效果中可能掺杂的其他因素的影响，因而设立对照组来消除这种影响。干预效果D即为干预实施后干预组结局变量的值Ytreat减去对照组结局变量的值Ycontrol。如下式：D=Ytreat-Ycontrol由于D是干预实施后的结局变量的差值。因此使用该方法时需要一个很重要的假设，即干预实施前干预组和对照组之间需要考察的结局变量应没有差异。这一条件对小范围研究可以满足，但是对于大规模的干预措施，如奥运会的举办，很难满足这一假设。1.1.3 协方差分析： 通过对干预以外的影响因素采取数理统计方法进行控制，使得这些因素尽量保持一致，同时结合方差分析的方法，提高研究的精确性和准确性。按照此方法，将干预前结局变量的值最为控制因素之一，而将干预后的值作为应变量，即可以解决横向对比中提出的问题，即干预前干预组和对照组已经存在差异的问题。协方差分析通过分离干预组和对照组可消除其他影响因素，并考虑到干预实施前存在的应变量的事前差异，可以在理论上保证结果的可靠。但是，这一方法要求的条件过于严格。2.DID模型介绍： DID模型通过将前后差异对比和横向对比相结合的方式，一定程度上控制了某些除了干预因素以外的其他因素的影响。同时又在模型中加入了协方差分析，因此又进一步控制了干预组和对照组中存在的某些影响因素。因此在计量经济学中该方法应用广泛。DID模型在使用之前要确保数据满足三个假设；第一点也是最重要的一点是，干预组（treatment gtoup）项目的开展对对照组(control group)的相关研究变量不产生任何影响，即项目实施仅造成干预组相关变量的改变。例如：本篇论文研究奥运会对伦敦写字楼（office）租金的影响。干预组即伦敦-举行奥运会，对照组即曼彻斯特-不举行奥运会。因为曼彻斯特不举行奥运会，所以可以作为控制组来检验奥运会对伦敦写字楼租金的影响。若曼城也在研究这一期间举行了奥运会，则违反了这一条假设，研究就失去了效果。但是，众所周知，奥运会仅仅在伦敦举行，因此本篇论文满足这一假设，研究结果有意义。2.研究进行的时间段，宏观因素（除项目实施以外的其他因素）对干预组和对照组都产生影响。即GDP,空置率，失业率等，会对曼城和伦敦两个写字楼市场（office market）市场均产生影响。3.干预组和对照组的某些重要特征分布稳定，不随时间的变化而变化，即在整个项目开展的期间是稳定的。举例来说，用来参与本论文研究的样本即曼城和伦敦的写字楼重要特征分布稳定。这些重要特征包括，写字楼自身的等级（Grade A or B or C），楼层高度，地理位置，EPC等级，配套设施如停车场等。这些特征需要尽可能相近，不随时间的变化而变化，至少在研究开展的期间需要是稳定的。DID模型的核心是构造双重差分估计量（DID estimator）通过对单纯前后比较（干预前VS干预后）和单纯截面比较（干预组VS对照组）的结合，得如下公式：△△YY=△Yt-△Yc=(△Yt2-△Yt