2025年大学《应用统计学》专业题库- 统计学对公共政策的评估

2025年大学《应用统计学》专业题库——统计学对公共政策的评估考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简述描述统计在公共政策评估中的作用。请列举至少三种描述统计方法，并说明每种方法在评估公共政策时可以用来衡量哪些方面的信息。二、在评估一项旨在提高高中毕业生数学成绩的教育政策时，研究者收集了某地区三所高中毕业生的数学成绩数据。其中，一所高中接受了政策干预（实验组），另外两所高中没有接受干预（控制组）。请简述如何运用双重差分法来评估这项教育政策的效果。三、某政府机构想要评估一项旨在减少城市交通拥堵的政策效果。请设计一个实验方案来评估这项政策，并说明你的设计方案如何控制潜在的混淆变量。四、在评估一项公共卫生政策的效果时，研究者发现政策实施前后某个健康指标的变化并不显著。请分析可能导致这种结果的三种原因，并简要说明每种原因对应的解决方案。五、请解释什么是内生性问题，并说明在公共政策评估中如何识别内生性问题。列举至少两种处理内生性问题的方法，并简要说明每种方法的原理。六、某研究者在评估一项减税政策对经济增长的影响时，选择了经济增长率作为因变量，选择了减税幅度作为自变量。请分析这个回归模型可能存在的三个问题，并说明如何改进。七、政策评估指标的选择对于评估结果的有效性至关重要。请列举三个在评估教育政策时常用的指标，并说明每个指标的优缺点。八、某城市实施了垃圾分类政策，政策实施前后的垃圾回收率数据如下：（此处省略数据表格）请简要说明如何运用统计方法来分析垃圾分类政策对垃圾回收率的影响。试卷答案一、描述统计在公共政策评估中的作用是总结和展示数据的基本特征，为政策制定者和评估者提供直观的理解。它可以帮助识别政策实施前后的变化趋势，比较不同政策干预组之间的差异，以及描述政策目标群体的特征。常见的描述统计方法包括：1.均值和中位数：用于衡量政策结果变量（如收入、就业率、健康指标等）的平均水平或中心趋势。均值适用于数据呈对称分布时，中位数适用于数据呈偏态分布或存在异常值时。2.标准差和方差：用于衡量政策结果变量的离散程度或变异性。标准差和方差越大，表示政策效果在不同个体或群体间的差异越大。3.频率分布和百分比：用于描述分类变量（如政策满意度、教育程度等）的分布情况，显示不同类别在总体中的占比。二、运用双重差分法评估该教育政策效果的思路如下：1.计算差分：首先，分别计算实验组在政策实施前后的数学成绩变化量（后-前），以及控制组在政策实施前后的数学成绩变化量。2.比较差分：然后，计算这两个变化量的差值，即（实验组变化量）-（控制组变化量）。这个差值（称为双重差分）代表了在控制了其他可能影响成绩的因素后，政策干预本身对实验组数学成绩产生的净效应。3.解释结果：如果双重差分显著大于零，则说明教育政策对提高高中毕业生数学成绩具有积极效果；如果显著小于零，则说明效果消极；如果不显著，则说明政策效果不显著。三、实验设计方案及控制混淆变量的方法：1.设计方案：*随机分组：在政策实施前，将三所高中的毕业生（或至少是可比的样本）按照随机原则分配到实验组和控制组。确保两组在政策实施前的关键特征（如入学成绩、家庭背景等）尽可能相似。*统一干预：实验组接受新的教育政策，控制组不接受，但两组学生应接受所有其他标准的教育资源和服务，保持除政策干预外的其他条件尽可能一致。*前后测量：在政策实施前后，分别对两组学生的数学成绩进行统一测试。2.控制混淆变量：*随机化：通过随机分配实验组和控制组，可以在样本层面平均掉所有潜在的混淆变量（如学生能力、家庭环境、教师质量等），因为随机分配本身就会使得两组在未被观察到的特征上分布相似。*匹配：如果随机化不可行，可以尝试根据政策实施前的重要变量（如入学成绩）将控制组中的学生与实验组的学生进行配对，确保配对后的两组在这些关键特征上相似。*统计控制：在数据分析阶段（如回归分析），可以将政策实施前的重要变量作为控制变量纳入模型，以统计方式控制这些变量对政策效果评估的干扰。四、可能导致政策效果不显著的三种原因及解决方案：1.政策效果不彰或无效：政策本身设计不合理、执行不到位或未触及问题的根本原因。*解决方案：重新评估和设计政策，加强政策执行监督，确保政策资源有效利用。2.混淆变量影响：存在未控制的其他因素同时影响了结果变量，掩盖了政策的真实效果。*解决方案：采用更严谨的评估方法（如实验设计、准实验设计），在分析中控制潜在的混淆变量（如使用统计控制方法）。3.时间滞后效应：政策效果需要较长时间才能显现，评估时间过短未能捕捉到长期影响。*解决方案：延长评估周期，进行长期追踪研究，或者在分析时考虑时间因素（如使用时间序列分析或面板数据分析）。五、内生性问题、识别方法及处理方法：1.内生性问题：指解释变量与结果变量之间存在双向因果关系，或者解释变量与随机误差项相关，导致估计的因果关系不成立或biased（有偏）。例如，个体努力程度（解释变量）既影响学习成绩（结果变量），也受到个体能力（未观测）的影响，此时努力程度与误差项相关，存在内生性。2.识别方法：内生性通常通过以下迹象识别：理论模型表明存在反向因果关系；遗漏了重要的解释变量；存在随机干扰。3.处理方法：*工具变量法（InstrumentalVariables,IV）：寻找一个与内生解释变量相关，但与结果变量无关（仅通过内生解释变量相关）的工具变量。该工具变量能有效分离出内生解释变量的外生变动部分，从而得到无偏估计。*双重差分法（Difference-in-Differences,DID）：利用政策干预的时间差异和组间差异，通过比较政策干预组和控制组在政策前后的变化差异来估计政策效果，能有效控制不随时间变化的个体固定效应和随时间变化但平行变化的趋势。六、回归模型可能存在的三个问题及改进方法：1.遗漏变量偏误：模型中遗漏了与因变量和自变量都相关的变量，导致自变量的估计系数包含了这个遗漏变量的影响，导致结果有偏。*改进方法：尽可能将所有理论认为相关的变量纳入模型；使用工具变量法处理关键遗漏变量；利用更先进的计量经济学方法（如固定效应模型、GMM等）。2.测量误差：自变量或因变量的测量不准确或不完整。*改进方法：使用更精确的测量工具；收集更全面的数据；在模型中考虑测量误差（如使用代理变量）。3.函数形式错误：模型的设定形式（线性关系）与变量间真实的函数关系不符。*改进方法：对数据进行可视化分析（如绘制散点图）；尝试不同的模型设定（如非线性模型、对数模型等）；进行模型设定检验（如RESET检验）。七、评估教育政策时常用的三个指标及其优缺点：1.学生学业成绩（如平均成绩、升学率）：*优点：较为客观、量化，能直接反映教育政策对学生知识掌握程度的影响。*缺点：可能无法全面反映教育质量，受考试制度、教育公平性等因素影响大，结果单一。2.教育资源配置（如生均经费、教师学历）：*优点：能反映政策在教育投入方面的效果，关注教育公平和基础条件。*缺点：资源投入不必然导致效果提升，资源配置本身不等于政策效果。3.教师和学生对教育的满意度/参与度：*优点：能反映政策对教育相关人员的接受度和影响，关注软性指标和人文关怀。*缺点：主观性强，易受调查方式、社会氛围等影响，量化困难，结果可能存在偏差。八、运用统计方法分析垃圾分类政策对垃圾回收率影响的分析思路：1.收集数据：收集政策实施前后（至少包含政策实施前后的多个时间点）城市垃圾总回收率和分类垃圾回收率的数据。同时，收集可能影响回收率的控制变量数据（如城市人口、GDP、居民收入、垃圾分类宣传力度等）。2.描述性分析：运用描述统计方法（如均值、趋势图）展示政策实施前后垃圾回收率的变化情况。3.比较分析：*前后对比：计算政策实施前后垃圾回收率的变化幅度。*组间对比（如有数据）：如果有实施区域和未实施区域的数据，可以比较两组回收率的变化差异。4.推断性分析（回归分析）：*设定模型：构建一个回归模型，将垃圾回收率（因变量）对政策虚拟变量（是否实施垃圾分类政策，0或1）