官术网_书友最值得收藏!

計量經(jīng)濟學課程思政之雙重差分法案例探析

王 鵬(1)

摘 要:計量經(jīng)濟學相關(guān)模型為科學評估政策項目提供了理論方法,為準確把握政策項目的經(jīng)濟效應(yīng)和理解政府出臺政策項目目的提供指引。本文以政府脫貧攻堅與鄉(xiāng)村振興中對農(nóng)戶的技能培訓舉措進行課程思政舉例,通過雙重差分法理論的介紹和應(yīng)用,講述科學評估項目經(jīng)濟效應(yīng),準確計算經(jīng)濟效應(yīng)。以期引導學生通過計量經(jīng)濟學模型科學地看待政府政策與身邊事。

關(guān)鍵詞:計量經(jīng)濟學;課程思政;雙重差分法;舉例分析

1 引言

計量經(jīng)濟學是現(xiàn)代經(jīng)濟學的重要分支,是“統(tǒng)計學、經(jīng)濟理論和數(shù)學的結(jié)合”,“三者結(jié)合起來,就是力量,這種結(jié)合便構(gòu)成了計量經(jīng)濟學”。事實上,計量經(jīng)濟學是以經(jīng)濟理論和經(jīng)濟數(shù)據(jù)為事實依據(jù),運用數(shù)學、統(tǒng)計學的方法,通過建立數(shù)學模型來研究經(jīng)濟數(shù)量關(guān)系和規(guī)律的一門經(jīng)濟學科(龐皓,2014)。該課程中有部分教學內(nèi)容尤其是計量方法應(yīng)用案例中多涉及思政要素。因此,在專業(yè)課程教學之外,要對學生進行思想政治的良性引導,培養(yǎng)學生用科學的方法來評估國家相關(guān)政策效果,認清政策目標,為政策進一步落地提供指引。

政策評估指的是評估社會政策或社會計劃效果的一種應(yīng)用性研究類型。目的在于精確評定某項社會政策或計劃的具體方案是否達到了預(yù)期效果。政策評價的意義主要體現(xiàn)在以下方面:第一,政策動態(tài)運行中通過評估提升政策質(zhì)量。第二,檢驗政策目的是否達到,政策效果與存在問題。第三,為進一步提出政策建議和政策資源分配提供重要依據(jù)。

計量經(jīng)濟學專業(yè)課程教學當中融入思政課程,首先,要求教師不但要有豐富的專業(yè)知識,而且要有敏銳的意識,對國家的經(jīng)濟發(fā)展、時政熱點等了解透徹,無形中提高了教師的專業(yè)修養(yǎng)和道德修養(yǎng),對教師的發(fā)展也是有很大幫助的。其次,教育引導學生樹立共產(chǎn)主義遠大理想和中國特色社會主義共同理想,增強學生的中國特色社會主義道路自信、理論自信、制度自信、文化自信,立志肩負起民族復興的時代重任。教育引導學生珍惜學習時光,心無旁騖求知問學,增長見識,豐富學識,沿著求真理、悟道理、明事理的方向前進。除了相關(guān)課程思政項目外,還需進行課外的思政追蹤,布置與思政主題相關(guān)的熱點話題,引導學生進行科學分析和研究。

2 計量經(jīng)濟學為政策評估提供方法

計量經(jīng)濟學是財經(jīng)類本科生的專業(yè)基礎(chǔ)課,通過課程的學習,學生應(yīng)掌握計量分析的基本理論與方法,理解計量經(jīng)濟分析的思想,把計量經(jīng)濟學模型和經(jīng)濟學理論、經(jīng)濟現(xiàn)實聯(lián)系起來,具備一定經(jīng)驗研究的能力。計量經(jīng)濟學涉及統(tǒng)計學、經(jīng)濟學理論和數(shù)學等學科內(nèi)容,特別適合于探討不確定經(jīng)濟變量間的關(guān)系。計算機的日益更新和計量軟件的多樣化給現(xiàn)代經(jīng)濟的數(shù)量化研究提供了強有力的工具。讓學生理解和掌握計量經(jīng)濟的建模思想和方法,使用計量經(jīng)濟模型在經(jīng)濟領(lǐng)域中分析問題,以培養(yǎng)學生綜合分析問題和解決問題的能力。使學生能在對經(jīng)濟問題進行定性分析的基礎(chǔ)上,運用計量經(jīng)濟學模型定量分析經(jīng)濟變量間的關(guān)系,以揭示社會經(jīng)濟現(xiàn)象的規(guī)律。當下,政策評價的計量模型方法有很多,例如:隨機對照試驗法、工具變量法、雙倍差分法、匹配法、合成控制法、斷點回歸設(shè)計等。本文以雙重差分法為例進行重點探析。

3 雙重差分法的理論與應(yīng)用舉例

社會科學研究中,雙重差分法是用來評估政策干預(yù)和事件處置效應(yīng)的一種常用方法,其在政策效應(yīng)評估中具有舉足輕重的地位。周黎安和陳燁(2005)是國內(nèi)較早運用該方法進行農(nóng)村稅費改革政策效果評估的。雙重差分法政策評估的基本思想是將政策視為一個自然實驗,為評估一項政策的凈效應(yīng),將樣本分為兩組:受到政策影響的處理組和不受政策影響的控制組。選一個考量的經(jīng)濟指標,對政策實施前后各組進行差分得到各組變化量,可以消除個體不隨時間變化的異質(zhì)性;再對兩組變化量進行差分,以消除隨時間變化的增量,最終得到政策實施的凈效應(yīng)(胡日東和林明裕,2018)。雖然雙重差分法的原理比較簡單,但如果要正確地估計政策的凈效應(yīng),需要合理的假設(shè)和模型設(shè)置(邱嘉平,2020)。陳林和伍海軍(2015)對國內(nèi)利用雙重差分法的主要研究文獻進行分類與評述。胡日東和林明裕(2018)系統(tǒng)介紹了經(jīng)典雙重差分法的思想和原理,并以模型假設(shè)條件為線索對該方法研究進展及其在公共政策評估中的應(yīng)用進行了綜述,且比較了雙重差分法與其他政策評估方法的差異性。接下來,以脫貧攻堅中基層政府實施的技能培訓舉措政策為例,對雙重差分法的原理和假設(shè)條件等進行分析,以科學有效地評估脫貧政策實施的效果。

3.1 舉例背景介紹

為簡化分析并充分說明雙重差分法的思想與假設(shè)條件,設(shè)置了如下場景:政策假定是政府在2015年為農(nóng)村開展了就業(yè)技能培訓。選取一個縣四個非常具有代表性的村:兩個村(編號為1和2)為處理組;另外兩個村(編號為3和4)為對照組。假定每個村收集到2015年前后四年的相關(guān)數(shù)據(jù),以村人均年純收入為關(guān)注的經(jīng)濟變量,處理組在培訓之前肯定不會受培訓的影響,接受培訓之后的年份會受培訓的影響,而控制組自始至終均不會受培訓的影響。相關(guān)模擬數(shù)據(jù)見表1。

1 就業(yè)技能培訓和各村歷年人均純收入數(shù)據(jù)

資料來源:筆者繪制。

接下來的任務(wù)是利用上述簡化數(shù)據(jù)對政府針對農(nóng)村開展的就業(yè)技能培訓項目的經(jīng)濟效果進行科學評估。

3.2 雙重差分法具體分析

為了簡化分析,先探討就業(yè)培訓對農(nóng)村人均純收入的平均效果。表2總結(jié)了表1中處理組和對照組在2015年培訓前后的村人均純收入情況。該縣針對農(nóng)村的就業(yè)技能培訓是否有效呢?首先,自然想到通過比較培訓實施前后貧困村人均純收入的差異來評估政策效果(TA-TB),但這樣簡單地比較政策前后的差異是否真的合理呢?顯然這是不合理的,因為受政策項目影響的處理組也可能同時受時間、宏觀經(jīng)濟環(huán)境和隨機干擾等因素的影響,不能純粹反映政策效果。其次,可能想到通過比較培訓后處理組與對照組村人均純收入的差異以反映政策效果(TA-CA),但這同樣不合理,因為兩組本身可能就是兩類很多特質(zhì)都不同的組別。而DID方法卻能夠很好地解決該問題。

2 處理組與對照組在培訓前后的村人均純收入對比情況

注:DID=(TA-TB)-(CA -CB)=(TA-CA)-(TB-CB)。

資料來源:筆者繪制。

可以通過表2對雙重差分法進行分析。首先,第一重差分。處理組在培訓前后的平均差異為TA-TB,導致該差異的原因可歸結(jié)為就業(yè)技能培訓因素和其他因素;對照組在2015年前后的差異為CA-CB,由于對照組不受就業(yè)技能培訓的影響,因此只能是其他因素導致了該差異的出現(xiàn)(見圖1)。其次,當假定這兩組的發(fā)展趨勢滿足平行趨勢假設(shè),也就是說,其他因素對處理組和對照組在就業(yè)技能培訓前后對人均純收入變化的影響是相同的,或者說如果沒有該培訓政策,處理組和控制組的人均純收入隨時間變化的趨勢是平行的。如果該假設(shè)成立,那么培訓政策的平均處理效應(yīng)即為第二重差分(TA-TB)-(CA-CB)=266.5元。橫向差異的兩重差分理解類似,不再贅述。

圖1 處理組與對照組在培訓前后的村人均純收入對比

資料來源:筆者繪制。

雙重差分法的計量模型一般形式如下:

yit=b0+b1Di+b2Tt+b3DiTt+uit

其中,下標i表示分析單位個體,t表示時間;Di表示組別變量,取值為1表示處理組,0表示對照組;Tt表示時間變量,取值為1表示政策實施后的時期,0表示政策實施前的時期;政策干預(yù)行為可以視為是相對外生的,即上述模型滿足零條件期望均值為0的假定。通過條件期望函數(shù)可以得到以下結(jié)論:b0表示對照組政策干預(yù)前y的平均狀況;b1表示政策干預(yù)前處理組與對照組的y的平均差異;b2表示對照組在政策干預(yù)前后y的平均差異;b3就是雙重差分估計量,也即政策干預(yù)的平均凈效應(yīng)。

邱嘉平(2020)說明了基本的雙重差分法其實就是一種個體時點雙固定效應(yīng)模型。針對時間維度相對長的面板數(shù)據(jù),可以通過細化組和細化時間雙向固定效應(yīng)來進一步提高模型的精度。具體模型如下:

yit=b3DiTt+ai+timet+uit

其中,ai是個體固定效應(yīng),timet是時點上的固定效應(yīng),事實上,雙重差分模型的一般形式下待估參數(shù)b1是個體的平均固定效應(yīng),其等于上述模型中個體固定效應(yīng)的平均值,同理,時期平均固定效應(yīng)也等于上述模型中各期時點固定效應(yīng)的平均值。

此外,還可以通過處置變量與處置后不同時期變量的交叉控制分析政策對處理組在不同時期的影響。具體模型如下:

其中,、、等分別表示政策實施后的第一期、第二期和第三期等,上式中b3+1b3+2、b3+3等分別表示政策實施后的第一期、第二期和第三期的平均政策效應(yīng)。

當然,上述的模型中均可以進一步控制影響y的可觀測的隨時間變化的其他因素變量。

3.3 討論

從圖1分析不難看出,處理組和對照組的平行趨勢假設(shè)是否成立是運用雙重差分法估計平均因果效應(yīng)的關(guān)鍵所在。平行趨勢假設(shè)指的是,在沒有政策事件發(fā)生的情況下,處理組和對照組的因變量均值在不同時期內(nèi)保持一致。

一個潛在的檢驗方法是考察處理組和對照組在政策實施前的因變量隨時間的變化趨勢是否一致。如圖2所示,如果在政策實施前,兩組的變化趨勢基本上是一致的,且處理組除了受實施的政策項目影響外,相比對照組并無其他影響因素,那么我們可以認為其應(yīng)該具有平行的發(fā)展趨勢。但需要注意的是這仍不能百分之百地保證,如果政策不實施,對照組和處理組的因變量趨勢仍然一致。

圖2 考察政策實施前對照組與處理組因變量變化趨勢

資料來源:筆者繪制。

4 結(jié)語

計量經(jīng)濟學以反映客觀社會事實的統(tǒng)計數(shù)據(jù)為依據(jù),用經(jīng)濟計量方法定量分析研究經(jīng)濟變量之間的關(guān)系和探索實證經(jīng)濟規(guī)律。計量經(jīng)濟模型與方法被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟管理等人文社會學科領(lǐng)域。肖攀等(2020)指出在計量經(jīng)濟學課程教學中融入思想政治教育,挖掘計量經(jīng)濟學課程自身的特色、優(yōu)勢和思政內(nèi)涵的同時,可促進教學內(nèi)容與課程思政元素的有機融合,具有重要的理論價值與現(xiàn)實意義。本文運用雙重差分模型探討了政府脫貧攻堅戰(zhàn)和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下實施農(nóng)戶就業(yè)技能培訓政策的經(jīng)濟效果,進行課程思政,通過雙重差分法理論介紹和應(yīng)用,講述科學評估政策項目的經(jīng)濟效應(yīng),以便完善政策項目和更好地達到政策目的,并引導學生通過計量經(jīng)濟學模型科學地看待政府政策與身邊事。

參考文獻

[1]陳林,伍海軍.國內(nèi)雙重差分法的研究現(xiàn)狀與潛在問題[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究,2015(7):133-148.

[2]胡日東,林明裕.雙重差分方法的研究動態(tài)及其在公共政策評估中的應(yīng)用[J].財經(jīng)智庫,2018,15(3):86-113.

[3]龐皓.計量經(jīng)濟學(第三版)[M].北京:科學出版社,2014.

[4]邱嘉平.因果推斷實用計量方法[M].上海:上海財經(jīng)大學出版社,2020.

[5]肖攀,蘇靜,李文麗.地方應(yīng)用型本科院校計量經(jīng)濟學課程思政的改革路徑[J].西部素質(zhì)教育,2020,6(6):43-44.

[6]周黎安,陳燁.中國農(nóng)村稅費改革的政策效果:基于雙重差分模型的估計[J].經(jīng)濟研究,2005,40(8):44-53.


(1)王鵬,西南民族大學經(jīng)濟學院經(jīng)濟學博士、副教授。主要研究方向:幸福經(jīng)濟學、勞動經(jīng)濟學。電子郵箱:wangpeng@swun.edu.cn。

項目來源: 西南民族大學2020年度校級課程思政示范課程建設(shè)項目“計量經(jīng)濟學”資助(項目編號:2020KCSZ04)。

主站蜘蛛池模板: 米脂县| 丹东市| 大同市| 白玉县| 五河县| 龙口市| 洱源县| 兰西县| 襄垣县| 宝坻区| 大同市| 盐津县| 肥西县| 锡林浩特市| 通化市| 武威市| 新安县| 曲阳县| 邳州市| 富民县| 商河县| 合水县| 衢州市| 德昌县| 大竹县| 韶山市| 遂昌县| 杨浦区| 奇台县| 义乌市| 吉隆县| 黄浦区| 赤峰市| 汉寿县| 齐河县| 微博| 当阳市| 福建省| 平安县| 红安县| 杭州市|