【学术前沿】断点回归设计：理论前沿进展与新应用场景

断点回归设计：理论前沿进展与新应用场景

摘要：近年来，作为最重要的准实验方法之一，断点回归设计（RDD）在经济学研究中的重要性不仅体现在应用实践中的快速发展，更体现在一系列前沿理论的突破与完善。本文系统梳理了连续性和局部随机性两种断点回归设计的分析框架，总结了两种框架的关键假设、估计方法、统计推断、实现方式及主要操作步骤，在此基础上对比了两者在理论和应用场景方面的差异。本文进一步阐述了多重配置变量、多重断点和拐点回归设计等三种特殊情形下的RDD估计方法，并提供了具体的实现方式，为丰富RDD方法的应用场景、拓展实证研究的可行性提供了有力支撑。

关键词：断点回归设计;连续性框架;局部随机性框架;理论进展;应用场景;

文章目录

0 引言

1 RDD方法的两种分析框架

1.1 基于连续性的RDD框架(The Continuity-Based Framework)

1.1.1 基本假设

1.1.2 断点回归处理效应的估计：基于局部多项式的点估计

1.1.3 带宽h的选择方法：数据驱动的非参数方法

1.1.4 断点回归处理效应的统计推断

1.1.5 模型拓展：引入协变量

1.1.6 实证应用

1.2 基于局部随机性的RDD框架(The Local Randomization Frame-work)

1.2.1 基本假设

1.2.2 估计方法

1.2.3 置信区间

1.2.4 选择合适的观测窗口

1.2.5 配置变量为离散变量的情况

1.2.6 实证应用

1.3 两种RDD分析框架的对比

2 理论拓展与新的应用场景

2.1 多重配置变量

2.2 多重断点

2.2.1 非累积型多重断点

2.2.2 累积型多重断点

2.3 拐点回归设计(Regression Kink Design, RKD)

3 总结与展望

来源：数量经济学

转自：“经管学术联盟”微信公众号

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