样本选择问题的统计处理研究

摘要

随着社会经济的发展，个人、家庭以及企业等微观主体的决策问题越来越受到人们的关注，微观数据库大量诞生。但是在运用微观数据来进行某些特定的计量经济学研究时，可能潜藏着样本选择问题，即所能获得的微观数据不是研究总体的一个随机样本时产生的问题。若仍采用传统的计量经济模型来研究，那么得到的估计结果必然会产生偏差。目前较多学者在使用微观数据来做计量经济研究时，并没有对所存在的样本选择问题进行必要的讨论，而且在已讨论的文献中也没有充分关注到所用方法的适用性问题。因此，全面和深入了解样本选择问题及其各种处理方法之间的差异是一个非常值得研究的课题。
　　首先，本文从样本选择问题的普遍性出发，总结了研究主题、研究设计和抽样控制不足这三方面的特征容易导致样本选择问题，并举例说明了目前学界中样本选择问题还没有得到足够的关注和重视。提出了从样本选择问题产生的原因、本质及其数据基础三个角度来重新认识样本选择问题。
　　然后，针对目前常用的五种统计处理方法，我们分别从模型设定和模型估计两个维度上进行了系统梳理和比较，充分说明不同的处理方法在模型设定特征、假设条件、估计方法、解决偏差的路径和是否使用工具变量来识别这五个方面的区别。因此，在处理某个特定的样本选择问题时，我们应该关注所用方法的适用性问题。
　　最后，本文对上述观点做了进一步的实证检验，采用了Stata12.0软件里自带的一个微观数据集，根据数据集所提供的数据条件，进行了主题为“估计私有部门工资决定方程”的研究。通过理论分析和数据的描述性统计分析指出了该研究中存在的样本选择问题，并使用本文介绍的标准的Heckman选择模型、Switch模型和处理效应估计法来纠正这个样本选择性偏差。通过比较和分析这三种方法估计结果的差异进一步解释和验证了采用不同的样本选择问题统计处理方法将会对估计结果产生显著的影响，以此来进一步强调经济研究中处理样本选择问题时应该注意的方法适用性问题。

目录

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 相关文献综述

1．2．1 国内外文献综述

1．2．2 文献简要评述

1．3 研究思路及框架

1．3．1 研究思路

1．3．2 基本框架

1．4 本文的创新点

第2章 样本选择问题

2．1 样本选择问题的普遍性、产生的原因及其本质

2．1．1 样本选择问题的普遍性

2．1．2 样本选择问题产生的原因

2．1．3 样本选择问题的本质

2．2 样本选择问题产生的数据基础

2．2．1 截断数据(Truncation Data)

2．2．2 归并数据(Censoring Data)

2．2．3 选择性样本数据(Selective Sample Data)

2．2．4 三类数据之间的关系及经验判断

2．3 本章小结

第3章 样本选择问题统计处理的比较研究

3．1 模型设定比较研究

3．1．1 基于潜在变量的截断数据模型设定

3．1．2 基于潜在变量的归并数据模型设定

3．1．3 基于选择方程的Heckman选择模型设定

3．1．4 基于切换方程的Switch模型设定

3．1．5 基于“反现实”潜在产出的处理效应估计法模型设定

3．1．6 模型设定比较研究总结

3．2 模型估计比较研究

3．2．1 基于较弱假设的截断数据模型估计

3．2．2 基于较弱假设的归并数据模型估计

3．2．3 基于强假设的Heckman选择模型估计

3．2．4 基于较强假设的Switch模型估计

3．2．5 基于弱假设的处理效应估计法模型估计

3．2．6 模型估计比较研究总结

3．3 本章小结

第4章 实证检验

4．1 数据来源及结构

4．1．1 数据来源

4．1．2 数据的基本结构

4．2 研究问题设计及样本选择问题分析

4．2．1 研究问题设计

4．2．2 样本选择问题分析

4．3 样本选择问题的三种统计处理结果及比较

4．3．1 标准的Heckman选择模型的估计结果

4．3．2 Switch模型的估计结果

4．3．3 处理效应估计法的估计结果

4．3．4 三种结果的差异及原因分析

4．4 本章小结

第5章 结论及展望

5．1 本文的结论

5．2 本文的不足及展望

5．2．1 本文的不足

5．2．2 对进一步研究的展望

参考文献

附录

附录1：专门适用于比效应形式的情形

附录2：离散变量和虚拟变量的样本描述性统计

致谢

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