合成控制法应用的期刊论文，附带相关数据和do文件

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合成控制法应用的期刊论文，附带相关数据和do文件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）。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）。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）。

比如，要考察仅在A市实施的某政策效果，自然会想到以之相近的B市作为控制地区；但B市毕竟与A市不完全相同。或可用其他城市（B市、C市、D市）构成A市的控制组，比较B市、C市、D市与A市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B市、C市、D市与A市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A市的最佳控制地区，但通常可对若干大城市进行适当的线性组合，以构造一个更为优秀的“合成控制地区”（synthetic control region），并将“真实A市”与“合成A市”进行对比，故名“合成控制法”。合成控制法的一大优势是，可以根据数据（data-driven）来选择线性组合的最优权重，避免了研究者主观选择控制组的随意性。

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