断点回归设计方法：国内外应用与问题分析

"断点回归设计方法应用的研究综述" 本文是关于断点回归设计（Regression Discontinuity Design，RDD）方法在经济学领域应用的研究综述，由谢谦、薛仙玲和付明卫撰写。RDD是一种常用的数据分析技术，尤其在评估政策效果时，它利用自然发生的处理分配断点来估计因果效应。近年来，这种方法在国内经济学界受到了广泛关注，应用文章数量逐渐增多。 文章首先介绍了Lee和Lemieux (2010) 提出的RDD规范，这是进行RDD研究的基础。接着，作者们基于2011年至2017年在五个顶尖英文经济学期刊上发表的RDD应用论文，提炼出了三个重要的发展和变化：第一，确定最优带宽的方法有了新的进展，这关系到如何选择合适的窗口宽度来估计断点附近的数据；第二，提出了甜甜圈RDD（Donut RDD），这是一种处理边界效应和数据堆积问题的方法，尤其适用于可能存在处理变量被操纵的情况；第三，参数估计中推荐最多使用二次多项式，以避免过度拟合和复杂性增加带来的问题。 对比国内外的RDD应用，作者发现国内研究者普遍了解Lee和Lemieux的规范，并且正在吸收国际上的新方法，但在实际应用中存在一些问题，如未进行适用性检验、忽视描述统计图的重要性，以及在非参数估计中未充分解释关键细节。因此，他们建议国内研究者在运用RDD时应采取以下措施：首先，非参数估计应尝试使用交叉验证（CV）、Ismail-Khodja（IK）和Conley-Cattaneo-Tamer（CCT）三种带宽确定方法，以找到最佳的带宽选择；其次，在处理变量可能出现堆积或操纵的情况下，考虑使用甜甜圈RDD来改进分析；最后，可以尝试使用直到四次的多项式，以更精确地捕捉断点附近的复杂关系。 关键词涵盖了RDD的核心概念，包括参数估计、非参数估计、最优带宽和甜甜圈RDD，表明了文章探讨的主要内容。该研究对进一步理解和改善国内RDD方法的应用具有指导意义，同时也提醒研究者关注方法的严谨性和适用性。 DOI编码和中图分类号则提供了文章的出版信息和学科定位，方便后续引用和检索。文献标识码"A"表示该文属于学术论文，文章编号则为内部的刊发标识。