陈强教授合成控制法讲解

合成控制法（一）

经济学家为何热衷反事实

经济学家常要评估某政策或事件的效应。此政策可能实施于某国家或地区

（省、州或城市）。最简单（天真）的方法是考察政策实施前后的时间序列，看

所关心的结果（

outcome of interest

）如何变化。但此结果还可能受其原有变化

趋势的影响，或其他同时发生的混淆性事件（

confounder

）的作用。

为此，

常使用

“鲁宾的反事实框架”

（

Rubin's counterfactual framework

）

，

即假想该地区如未受政策干预将会怎样，并与事实上受到干预的实际数据进行对

比，二者之差即为“处理效应”（

treatment effect

，借用医学术语）。困难之

处在于，我们无法观测到“该地区如未受政策干预将会怎样”（反事实）。

选择控制组是门艺术

常用解决方法是，寻找适当的控制组（

control group

），即在各方面

都

与

受

干

预

地

区

相

似

却

未

受

干

预

的

其

他

地

区

，

以

作

为

处

理

组

（

treated 

group

，即受到干预的地区）的反事实替身（

counterfactuals

）。但通常不

易找到最理想的控制地区（

control region

），在各方面都接近于处理地区

（

treated region

）。

比如，

要考察仅在北京实施的某政策效果，

自然会想到以上海作为控制

地区；但上海毕竟与北京不完全相同。或可用其他一线城市（上海、广州、

深圳）构成北京的控制组，比较上海、广州、深圳与北京在政策实施前后的

差别，此方法也称“比较案例研究”（

comparative case studies

）。但如何

选择控制组通常存在主观随意性（

ambiguity

），而上海、广州、深圳与北

京的相似度也不尽相同。

为此，

Abadie and Gardeazabal (2003)

提出“合成控制法”

（

Synthetic 

Control 

Method

）。其基本思想是，虽然无法找到北京的最佳控制地区，