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一、自选择问题（Self-Selection Problem）：自选择问题指的是个体或群体自行选择参与或接受某种处理、政策或干预，从而导致存在内生性选择的问题。在自选择问题中，个体或群体选择参与处理可能与个体特征或偏好有关，导致处理组和对照组之间存在系统性的差异。这种差异可能干扰因果效应的估计。自选择问题常见于观察性研究，其中个体或群体在自愿参与某项活动或接受某种干预时存在选择行为。
处理自选择问题的方法通常包括以下几种：
1、倾向得分匹配（Propensity Score Matching）：通过倾向得分匹配，将参与处理的个体与非参与处理的个体进行匹配，以控制自选择带来的潜在差异。这可以帮助减少自选择引起的内生性问题。
2、双重差分法（Difference-in-Differences）：双重差分法通过比较处理组和对照组在处理前后的差异来估计因果效应。这种方法可以消除处理组和对照组之间的固定个体差异，并减轻自选择问题的影响。
3、工具变量法（Instrumental Variables）：工具变量法是一种常用的解决内生性问题的方法，对于自选择问题也适用。通过引入一个工具变量，该变量与自选择行为相关但与因果效应无关，可以帮助解决自选择问题。
二、样本选择问题（Sample Selection Problem）：样本选择问题指的是在研究中，由于某种原因，样本中的观测数据不是随机选择的，从而导致样本不具有代表性或存在选择偏差。样本选择问题可能导致估计结果的偏误和不准确性。典型的样本选择问题包括截断样本（Truncated Sample）和选择性采样（Selective Sampling）。
处理样本选择问题的方法通常包括以下几种：
1、Heckman选择模型（Heckman Selection Model）：Heckman选择模型是一种经济学家James Heckman提出的方法，用于处理样本选择问题。该模型通过建立两个方程，一个用于解释选择行为，另一个用于解释感兴趣的因变量，从而同时估计选择方程和结果方程。
2、样本倾向得分匹配（Sample Propensity Score Matching）：类似于倾向得分匹配，样本倾向得分匹配通过将具有相似选择概率的样本进行匹配，来减少样本选择带来的偏误。
3、选择模型（Selection Models）：选择模型是一类可以同时估计选择方程和结果方程的方法。常见的选择模型包括Heckman选择模型、Tobit模型等。
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