毕业论文的合成控制法

毕业论文的合成控制法

合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）是一种用于评估政策或干预措施影响的统计方法。它通过构建一个“合成”的对照组来比较政策实施前后的变化，从而估计政策的效果。以下是合成控制法的基本原理和步骤：

基本原理

合成控制法的核心思想是，当需要评估的政策影响对象是少量集合体时，使用未受政策影响的个体集合作为对照组比使用单独一个未受影响的个体作为对照效果更好。该方法通过拟合一个虚拟的对照组，这个对照组在政策实施前的特征与受政策影响的处理组相似，但在政策实施后，其特征与受政策影响的处理组的变化相似。

步骤

数据准备：

收集处理组（受到政策影响的地区）和潜在对照组（未受政策影响的地区）的历史数据。

模型估计：

使用数据拟合一个虚拟的对照组，这个对照组在政策实施前的特征与处理组相似。

处理效应估计：

通过比较处理组在政策实施前后的变化与虚拟对照组在相同时间段内的变化，估计政策的处理效应。

优点

透明度：合成控制法的结果比较“诚实”，因为它构造了一个相对客观的对照组。

多控制组：可以同时识别出多个控制组，减少人为选择控制组的主观误差。

适用性广：适用于评估城市、国家或地区政策干预的效果。

应用实例

农村集体建设用地流转的减贫效应研究：使用合成控制法评估重庆地票制度改革对地区减贫的作用与影响。