12月12日晚18点，博士生学术训练营——定量操作研习俱乐部课程在公共管理学院620会议室按时召开。本期课程主题为倾向得分分配与合成控制法（psm&scm），主讲人为公共管理学院17级博士生靳天宇，组员为17级硕士生王英伦和18级硕士生雷柳。研工组组长陈思丞老师出席并主持本期课程。
在课程开始前，陈思丞老师对前期的定量俱乐部课程开展情况进行总结并给予充分肯定，提出未来将在定量俱乐部内部实施完善有效的激励机制，从而进一步强化俱乐部成员的积极性、主动性和创造性，使得定量俱乐部课程质量在原先优秀的基础上更上一层楼。
在本次授课中，主讲团队靳天宇、王英伦、雷柳等人采用方法介绍与案例引入相结合的方式，依次对倾向得分匹配（psm）和合成控制法（scm）进行了由浅入深的细致讲解。
主讲人介绍到，在当前的社会学研究中，倾向值匹配（psm）可以有效的解决样本选择偏误带来的内生性问题，已逐渐发展成为一个普适的统计研究方法，并得到越来越多的重视。
相对于ols，psm在模型设定上有一定优势；且当两组协变量差异很大的情况下，ols一般不能得到稳健的估计结果。而psm通过匹配，在协变量不平衡的观测样本中，分离出一个协变量相对平衡的匹配样本，利用匹配样本进行分析，估计结果往往会更加稳健；同时，ols回归时，会自动丢弃那些仅有一组个体的层，而研究者往往不知道丢弃了哪些层，得到的回归系数不能解释为对总体平均处理理效应（ate）的估计，真正进入回归的样本已经不能反映总体的信息。
对于合成控制法（scm）的思想，主讲人介绍到，虽无法找到政策实施地的最佳控制地区，但可对其他未实施政策的地区进行适当的线性组合，构造一个更为优秀的“合成控制地区”（synthetic control region），并将“真实处理地区”与控制地区合成的“合成控制地区”进行对比，故名“合成控制法”。
最后，主讲人结合“股权激励是否有效”与“加州控烟法”两个案例，进一步加深了同学们对倾向得分分配与合成控制两种方法的理解，巩固了课程中所讲概念。
课程结束后，同学们积极发言和提问，互相交流和探讨，表达了自己对倾向得分分配与合成控制法的认识和疑惑，主讲人也认真进行回应。本期课程圆满落幕。
下期预告
时间：12月19日（周三）晚18:00-20:00
地点：公共管理学院620会议室
主题：断点回归
主讲人：耿瑞霞
组员：王蔚、陈晓阳
断点回归
小组介绍
耿瑞霞
耿瑞霞，山西运城人，本科就读于南京审计大学，硕士就读于中国社会科学院经济研究所，专业西方经济学。博士就读清华公管公共政策专业，导师胡鞍钢老师，主要研究领域包括企业技术创新、家庭经济学等。
王蔚
王蔚，浙江绍兴人。本科毕业于中央财经大学财政税务学院，获经济学学士学位。2015年进入清华大学公共管理学院，攻读管理学博士学位。主要研究领域为财政与税收政策、地方财政体制、健康卫生政策等。
陈晓阳
陈晓阳，女，1996年生。本科毕业于兰州大学，获管理学学士学位，2018年推免至清华大学公管学院直接攻读博士学位。主要关注电子政务，政府绩效管理等相关问题。
本周三晚18:00，与你相约公管620！
编辑|蒋雨格
责编|董昊
