环境规制,企业演化与城市制造业生产率北大核心CSCDCSSCI

本文从企业演化的视角,以“十一五”期间全国主要污染物排放总量控制计划作为准自然实验,结合工业企业数据库和《中国城市统计年鉴》2002年〜2008年的数据,运用双重差分法考察环境规制与城市制造业经济效率的因果关系.并进一步使用动态Olley-Pakes方法对城市制造业全要素生产率增长结构进行分解,剖析了环境规制的具体作用渠道.实证结果表明:相比于低减排指标城市,在排放总量控制计划实施后,高减排指标城市的制造业TFP平均提高8.8%.环境规制政策主要通过提升存活企业TFP和阻止低TFP企业进入的途径提升了生产率,但短期内也导致高TFP企业退出比例的上升和资源配置效率的降低.本研究对促进地方政府厘清环境规制和城市经济效率之间的关系、有效落实环境保护政策具有一定的参考意义。     

双重差分设计下固定效应估计量何时可信？——若干有用的建议

过去十年间,国内经济学期刊发表了大量使用双重差分法（DiD）评估经济政策效果的研究成果。然而,在条件平行趋势假设下双向固定效应估计量（FE）能否一致地估计平均政策效应？为此,本文建立了一个新的FE分解定理,并指出在这一假设下FE估计量的经济学含义。研究表明：除政策效应之外,FE估计量还包含了两项偏误：处理组个体对政策实施的提前反应和控制变量对潜因变量随时间而变化的影响。这就意味着,在最简单的两期DiD模型中,FE估计量依然可能有偏。本文也将理论结果推广到了多期DiD模型中。在理论分析的基础上,本文提出多个诊断检验以判断FE估计量是否存在严重偏误。本文还提出了一个基于OLS的简便纠偏估计量。该估计量可以估计政策的动态效应,同时确保估计量不受政策效应异质性以及控制变量的干扰。最后,本文分别以国家级高新技术开发区对于地区经济及个税减免对个体劳动供给的影响为例,说明了本文所提出的检验及估计方法在科学评估中国经济政策方面的现实价值。     

PSM-DID在政策评价中的应用现状与改进方法

倾向得分匹配-双重差分模型(PSM-DID)是政策评估及因果推断中最为流行的方法之一.但是在实际应用中,该方法面临着控制变量在处理组样本和控制组样本之间非平衡性的挑战.传统基于均值差异t检验的平衡性检验容易产生片面和误导性的结论,使得后续因果推断产生偏误.为克服上述问题,本文对传统的平衡性检验提出以下改进：一是推荐更全面的多维度的平衡性测度指标,便于在匹配后更严谨地比较处理组和控制组的平衡性;二是提出了适用于非平衡样本的新估计方法：倾向得分匹配-逆概率加权-双重差分(PSM-IPW-DID),该方法结合了倾向得分匹配(PSM)克服样本自选择内生性及对非平衡样本稳健的优势和逆概率加权(inverse probability weighting, IPW)利用全样本信息的长处,在不进一步删除样本的情况下得到一种更稳健的双重差分估计方法.数据模拟和应用实例显示,本文提出的新方法能更全面、客观地评价宏观、微观政策的作用,得到更为可信的因果推断.     

环境规制，企业演化与城市制造业生产率

本文从企业演化的视角,以“十一五”期间全国主要污染物排放总量控制计划作为准自然实验,结合工业企业数据库和《中国城市统计年鉴》2002年~2008年的数据,运用双重差分法考察环境规制与城市制造业经济效率的因果关系.并进一步使用动态Olley-Pakes方法对城市制造业全要素生产率增长结构进行分解,剖析了环境规制的具体作用渠道.实证结果表明:相比于低减排指标城市,在排放总量控制计划实施后,高减排指标城市的制造业TFP平均提高8.8%.环境规制政策主要通过提升存活企业TFP和阻止低TFP企业进入的途径提升了生产率,但短期内也导致高TFP企业退出比例的上升和资源配置效率的降低.本研究对促进地方政府厘清环境规制和城市经济效率之间的关系、有效落实环境保护政策具有一定的参考意义.