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让“跳跃”更有意义:断点回归设计(RDD)
作者:张立龙
在一个高度依赖规则的世界里,有些规则的出现十分随意,这种随意性为我们提供了性质良好的实验(Angrist& Pischke,2009)。断点回归设计(RegressionDiscontinuity Design)是一种仅次于随机实验的能够有效利用现实约束条件分析变量之间因果关系的实证方法。Lee(2008)认为在随机实验不可得的情况下,断点回归能够避免参数估计的内生性问题,从而真实反映出变量之间的因果关系。
断点回归方法首先是由美国西北大学心理学家Campbell于1958年提出的;并与1960年,与 Thistlethwaite正式发表了第一篇关于断点回归的论文,提出断点回归是在非实验的情况下处理处置效应(Treatment Effects)的一种有效的方法,主要应用于心理学和教育学领域。1963年,Campbell and Stanley为断点回归提供了更加清晰化的概念,但由于当时还缺乏严密的统计证明,加之IV 方法在处理内生性的思路和范式上具有更广阔的适用范围,因此在随后的几十年间,RD 方法一直没有得到经济学者的重视。直到上世纪90 年代末,随着该方法的理论基础得到进一步发展,大量经济学文献才开始使用RD 方法对变量之间的因果关系进行识别。
断点回归可以分为两类,一类是模糊断点回归(Fuzzy RD),另一类是清晰断点回归(Sharp RD)。清晰断点回归可以看作是一种基于可观察变量进行的选择(selection-on-observablesstory),而模糊断点回归则常被视为一种工具变量的方法(instrumental-variables-type)。