上财经院数量经济学系张征宇教授与我院2021级毕业生孙广亚、2017届在读博士生杨超以及周亚虹教授的合作论文《政策效应异质性分析：一种新的因变量条件分位数回归方法及应用》在《经济研究》2021年6月刊正式发表。
论文摘要
应用研究者在利用全样本进行计量分析之后，通常会进行“异质性分析”，其目的是考察基准回归结果在不同性别、户籍，或一般地，由X(解释变量)所定义的不同子样本上是否具有显著差异。本文回答了这样一个问题：倘若研究者想要在由因变量Y定义的不同子样本上进行“异质性分析”，该如何进行？这时，直接按照Y的取值进行分样本回归将带来样本选择性(sample selection)问题，从而得到有偏的结果。本文提出一种新的因变量条件分位数回归(outcome conditioned quantile regression,OC-QR)方法，优点是能够直接识别并估计因变量位于其无条件分布的某一分位点(区间)时，解释变量对因变量的平均边际影响。OC-QR方法具有十分便捷的估计和推断步骤。研究者只要拥有计算传统分位数回归(QR)的程序包，OC-QR就可以被方便地估计出。文章还讨论了OLS,QR、OC-QR，以及近年来Firpoet al. (2009)提出的无条件分位数回归(unconditional QR)之间的区别和联系。
作者运用OC-QR研究了两个与中国经济相关的实际问题。首先考察房价的上涨是否促进了居民的消费。房价上涨总的来说提升了家庭的非居住性消费。运用OC-QR进一步发现房价对消费促进作用的异质性特征：消费水平越是低的家庭，房价上涨对消费的提升作用越是明显；房价对消费的边际影响是家庭消费水平的递减函数。接着，作者注意到近期国内各地都竞相提高了最低工资标准。第二个问题探讨最低工资上涨对不同工资水平人群的影响作用。OC-QR使研究者可以直接估计最低工资对于不同收入群体的异质性影响。分析表明：随着个人收入的上升，最低工资标准的提高对个人收入的正向边际影响不断下降。总体来看，OC-QR方法能较好地捕捉政策效应的异质性。希望这一新方法能够对广大应用研究者的实证分析工具有所扩充与帮助。
作者简介
孙广亚
2021年6月毕业于上海财经大学经济学院，导师张征宇教授。现为浙江财经大学经济学院讲师。研究方向为中国劳动力市场和健康医疗政策的评价分析。研究成果发表在《经济研究》、《财经研究》(2篇)。
杨超
上海财经大学经济学院17届在读博士生，导师张征宇教授。
上财经院一直以来，高度重视研究生培养质量，在人才选拔、师资队伍建设等方面大胆革新，博士生管理实行“高标准、严要求”，注重坚持“理论逻辑、实践真知、历史视野”三位一体的经济学拔尖创新人才培养理念和模式，重视高级微观、宏观及计量经济学等基础理论课程的标准化培养模式，强调定量分析工具、历史比较方法和基本研究范式的共性训练，在此基础之上才进行有针对的个性化培养，并丰富学术交流网络营造良好学术氛围，同时自2012年起每年举办博士生论文中期宣讲会，使得博士生科研能力和水平得到显著提升，在国内外赢得较高的声誉。学院人才培养成果曾获得2018年度国家级教学成果奖二等奖、2016年度中国学位与研究生教育学会研究生教育成果奖二等奖等多项荣誉。
（供稿、图：张征宇）