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北大国发院:2026结构⽅程的基本概念、核⼼步骤、技术难点与前沿进展报告(52页).pdf

上传人: 人*** 编号:1144199 2026-02-27 52页 1.68MB

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1、 C2026002 2026-01-22 结构程的基本概念、核步骤、技术难点与前沿进展 李星宇 彭依菁 易君健 摘 要 随着约简式研究局限性的展现和技术法的进步,结构程研究范式在经济学领域被重新重视起来。为了帮助更多研究者了解和使结构程,本介绍了结构程的基本概念和核步骤。结合具体案例和已有研究,本详细阐述了结构程的模型构建、参数识别、参数估计、统计推断、模型验证和模型应等步骤中的现有理论和法,也指出了其中存在的技术困难。此外,本还讨论了结构程研究的前沿进展,即将约简式研究和机器学习与结构程相结合,从定程度上解决模型构建、参数识别、参数估计和模型验证等的困难。我们希望本能够推进结构程研究范式被更

2、泛地应于探索社会经济发展的般规律,从为科学的最优政策设计提供严谨的分析基础。结构方程的基本概念、核心步骤、技术难点与前沿进展李星宇彭依菁易君健2026 年 1 月 21 日摘要随着约简式研究局限性的展现和技术方法的进步,结构方程研究范式在经济学领域被重新重视起来.为了帮助更多研究者了解和使用结构方程,本文介绍了结构方程的基本概念和核心步骤.结合具体案例和已有研究,本文详细阐述了结构方程的模型构建、参数识别、参数估计、统计推断、模型验证和模型应用等步骤中的现有理论和方法,也指出了其中存在的技术困难.此外,本文还讨论了结构方程研究的前沿进展,即将约简式研究和机器学习与结构方程相结合,从而一定程度上

3、解决模型构建、参数识别、参数估计和模型验证等方面的困难.我们希望本文能够推进结构方程研究范式被更广泛地应用于探索社会经济发展的一般规律,从而为科学的最优政策设计提供严谨的分析基础.李星宇,浙江大学经济学院,邮政编码:310058,电子信箱:;彭依菁(通讯作者),北京大学国家发展研究院、中国经济研究中心,邮政编码:100871,电子信箱:;易君健,北京大学国家发展研究院、中国经济研究中心,邮政编码:100871,电子信箱:。作者感谢曹治、陈灯坤、胡诗云、江弘毅、林轶凡、吴周恒、颜玮、尹晔、张皓辰、周子焜、朱涵宇对本文提出的宝贵意见和建议。本文文责自负。11引言作为社会科学的皇冠,经济学对人类经济

4、社会发展的贡献毋庸置疑.然而当下经济学学科自身的发展却出现一些问题,特别是经济学理论和经验数据分析之间存在脱节.在应用微观经济学领域,由于约简式(reduced form)研究的兴起,研究者投入大量精力去追求内部效度.这种以“原因的结果”为导向的因果推断范式虽然提升了研究的统计严谨性,但是也弱化了经济学的探索精神.我们的现实世界由已实现的均衡结果构成,经济学家应当从这些均衡结果中发现各种有趣、困惑和重大的现象,进而探索这些现象背后的原因、机制和一般科学规律,最后用这些科学的规律指导政策实施.基于这样的科学探索精神,经济学不仅能够分析原因产生的后果,也能够通过理论建模来解析“结果的原因”,即现象

5、背后深层的一般科学规律.这一能力将使得经济学方法在预测问题中比单纯的统计方法更具优势:在数据生成过程发生结构性变动时,统计方法从历史数据中训练出的模型无法直接用于未来的预测;而基于经济理论的建模方式能够将发生变化的结构与不变的结构分离开,在不变的结构(如偏好、技术和制度)的大框架下,用变量和/或参数描述变化的结构,使得整体模型的未知参数可以从已有数据中估计,并在此基础上通过反事实分析(counterfactual analysis)预测未来的均衡结果.经济学如果能够充分发挥在预测方面的优势,就能推动政策评估从事后分析向事前预测转型.实现上述目标的核心在于基于经济理论的建模和数据分析,这也就是结

6、构方程(structural equation)范式.一个具有代表性的基于结构方程的事前预测研究是 McFadden et al.(1977),该研究使用随机效用模型在旧金山湾区捷运系统尚未建成时预测其客运需求,而系统投入使用后的实际数据表明,这些事前预测相当准确.结构计量模型的思想可追溯至新古典经济学的兴起.马歇尔的供需分析为后续构建基于代表性行为人最优化的宏观模型提供了雏形.20 世纪 30 年代,考尔斯委员会(Carls Foundation)主张通过结构方程研究刻画偏好、技术和制度的“基础参数”(primitive parameters),并在此基础上预测政策变动下的新均衡.然而,结构

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1. **结构方程研究范式复兴**:随着约简式研究局限性显现及技术进步,结构方程范式在经济学领域重新受重视,旨在探索社会经济发展规律,为政策设计提供严谨基础。 2. **核心步骤**:包括模型构建、参数识别、参数估计、统计推断、模型验证和应用,需螺旋式推进,各步骤相互融合。 3. **技术难点**:模型构建需厘清经济逻辑,参数识别依赖严格证明(如工具变量法),复杂模型求解面临维数诅咒,高维模型估计需正则化方法。 4. **前沿进展**:结合约简式研究(提供特征事实)和机器学习(如深度学习求解动态模型),解决模型构建、识别、估计等环节的困难。 5. **应用价值**:用于经济机制分析、社会福利评估、反事实政策预测(如McFadden et al. 1977准确预测捷运需求)及最优政策设计。
结构方程是什么? 如何构建结构方程模型? 结构方程如何应用?
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