中国数量经济学会常务理事朱平芳教授做客经济学名家讲坛第七讲

作者:赵雅丽 通讯员 魏心融      单位:? 经济与金融学院 发布时间:2018-11-19

    11月16日上午,“经济学名家讲坛”第七讲在经管楼807多媒体会议室开讲。中国数量经济学会常务理事、上海社会科学院研究生院院长、数量经济研究中心研究员、教授,博士生导师朱平芳教授应邀担任主讲嘉宾,为学院部分老师、博士生及研究生作了题为“异方差下条件处理效应的非参数估计及应用”的专题讲座,

    朱平芳主要从事数量经济理论与方法应用、经济增长与科技创新等方面的研究。在国内外经济学权威学术刊物《经济研究》《数量经济技术经济研究》《统计研究》和《China Economic Review》(SSCI)、《Economic Letters》(SSCI) 等上发表论文二十多篇。主持、参与完成10余项国家级研究项目及国际合作研究项目。本次讲座由副院长苏梽芳教授主持。

    朱平芳从我国当前经济阶段发展的政策出发,引出处理效应模型这一量化分析工具。与以往文献相比,该模型在不对模型中的函数形式和误差项分布作任何其他假定的条件下,把误差项的异方差引入到处理效应模型中,同时采用对对相减而易引起估计方程信息量不足,有效解决了实证中存在的样本量有限的问题等方面做出了创新。此次处理效应模型是以一种反事实设置开始的,其中每一个个体拥有一个处理与未处理的结果,通过模型假定、模型识别、模型估计、估计量的大样本性质、数值模拟、数值模拟结果等系列操作,得出模拟结果除了在边界处的效果较差外,基本上有着良好的有限样本性质。与不考虑异方差的估计量EstimatorⅡ相比,本文的估计值在模型的不同设定放射下显得更加稳健。

    为显示提出的估计量的实际应用型,朱平芳对大学教育的收入回报率及其性别差异进行了估计。教育回报研究中的主要问题是“自选择”及教育回报的“异质性”,提出不需要通过寻找工具变量来解决模型的内生性问题,同时考虑异质性问题,基于非参数框架,假设随机项的联合对称分布,避开已有文献的参数和半参数估计。

    朱平芳指出,在实际应用中,无论是截面数据还是面板数据,通常会存在数据截断情形,因此在未来研究中,数据截断问题将成为进一步深入探索的领域。在互动环节,老师和同学们提出了疑问,朱平芳教授耐心作出了解答。


(值班编辑:成杰)