计量经济学（第2版）课件：政策评估模型.pptx

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掌握政策评估的基本概念，理解随机实验的基本思想;

政策评估概述;

当前，全球气候变化已经成为人类发展的最大挑战和威胁之一。通过减排减碳以应对全球气候变化，

已成为国际社会的共识。中国是世界上最大的碳排放国，率先于2020年向世界做出了“碳达峰与碳中和”目标的政治承诺，既体现了中国的负责任大国担当，也是我国实现高质量经济发展的必然要求与根本出路。为保障“双碳”目标达成，中国需要充分运用各类政策实现高效减排，碳排放权交易市场即是有效的市场型环境政策工具之一。

近年来，中国积极探索建立碳排放交易体系。2011年，中国在北京市、天津市、上海市、重庆市、湖

北省、广东省(不包括深圳市)及深圳市7个地区启动了碳排放权交易试点工作，并于2013年陆续开始上线交易。2016年年底，非试点地区四川省、福建省也相继建立碳排放权交易市场。2021年中国进一步启动了发电行业的全国碳市场，覆盖了全国约EE]的二氧化碳排放量。未来，碳排放权交易全国统一市场将成为新时代控制污染、保护环境和应对气候变化的重要政策工具。

那么，碳排放权交易政策在实际运行中的减排效果究竟如何呢？对这一问题的回答不仅可以为市场型

环境政策工具实施的进程和效果提供经验证据，而且可以为“双碳”目标的实现提供决策参考，而基于“因果推断”的政策评估计量经济学方法可以帮助我们回答这一问题。;

?13.1.1政策评估简介

?政策评估是使用计量经济学的方法与工具，量化分析政策对一组个体某些结果变量的影响。

?政策可以看作是对其作用对象的干预，通常是指公共政策，例如积极的劳动力市场干预、扶贫项目等，也可以更一般地理解为与公共或私人相关的的干预，例如教育项目、法律法规、环境暴露等。

?个体可以是个人、家庭、公司、行业、地区、国家等，也可以是动物、土地等。

?在政策评估中：

?“干预组”或“处理组”：指受到政策干预的个体单位组成的总体

?“控制组”或“对照组???：指未受到政策干预的个体单位组成的总体

?因果效应(causaleffect)或处理效应(treatmenteffect)：指一项政策干预对处理组的结果变量产生的影响

?政策评估的难点在于识别干预与结果变量之间的“因果关系”以及测量政策效应的大小或强弱。

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?随机实验

?随机实验是指将实验参与个体随机分配到处理组或者控制组，并且分配过程与实验参与者的特征无关。随机实验是进行因果推断的黄金标准。

?根据大数定律，当抽样对象被随机划分为处理组和控制组时，由于它们都来自同一个总体，因此，当样本规模足够大时，随机抽取的处理组和控制组的初始状态和平均特征就是类似的。此时，处理组与控制组结果变量之差即为平均的因果效应。

?例如，关于就业培训对收入影响的政策评估，如果一群人被随机分配到处理组(接受培训)和控制组(不接受培训)中，则我们预期两组在性别比例、年龄结构、平均受教育水平、平均收入等各可观测的方面以及其它难以观测的方面如平均智商等都是相似或相近的。此时，接受培训人群(处理组)和未接受培训人群(控制组)的平均收入(结果变量)之差即为平均因果效应的估计。

?随机实验方法在因果推断方面具有无可比拟的优势。然而，在现实中，由于研究成本、法律和道德约束、实施难度等方面的原因，社会科学研究通常难以获得随机实验数据。;

?观测数据

?用于经济政策评估的样本数据大多是由非随机抽样得到的观测性数据，即政策实施之后收集到的数据，此时个体是否进入处理组并不是随机分配的。

?处理组和控制组在初始状态存在差异，这一差异使得处理组即使不接受处理，二者的结果变量也会不同，这就是所谓的选择性偏差(selectionbias)。并且，可能存在与政策处理变量和结果变量都相关的混杂因素(confounder)的干扰。此时，因果推断就成了难题。

?以就业培训对收入影响的政策评估为例，如果是否参加就业培训是自我选择(selfselection)的结果，工作条件好、收入高的人群不需要参加就业培训，而就业培训的参加者多为失业、低收入者等，处理组和控制组的初始条件并不完全相同，因而