2023年6月27日-30日，中山大学岭南学院经济学系副教授杨海生老师为学院师生带来了政策效应、空间计量专题短期课程，课程为期4天，主要帮助小编掌握两期和多期政策效应的设定和稳健估计方法，学会判断政策的可迁移性。

课程伊始，杨老师比较DID估计方法中的双重固定效应(TWFE)、结果回归法(Outcome Regression)和逆倾向得分概率加权法(Inverse Propesnity Weight Regression)，由浅入深地讲解建立在OR和IPW基础上的双重稳健-双重差分估计（DRDID）的原理和优势；随后，给出蒙特卡洛模拟结果，并以LaLonde (1986)的数据为例，演示该方法对就业培训项目政策效应的估计。杨老师还介绍了由Callaway & Sant (2021)提出的DRDID的扩展方法：CSDID，并进行双重稳健的政策效应估计。杨老师针对同学们普遍面对的“政策建议易于空泛”这一问题，介绍Tian & Feng（2022）提出的基于广义线性模型的迁移学习算法。

通过杨海生老师的讲授，同学们了解了当前计量经济学最前沿的知识，提升了论文写作能力和数据处理能力。最后，课程在同学们热烈的掌声中落下了帷幕。

供稿人：王立营

审稿人：何召鹏