中国社会科学网：量化公共政策深度研讨工作坊第2期在中国人民大学举办
编辑：阅读量： 发布时间：2021-04-27
中国社会科学网讯（记者 卫思谕）4月22日，中国人民大学公共管理学院公共财政与公共政策研究所、中国人民大学公共政策研究院、中国人民大学首都发展与战略研究院（以下简称“首发院”）以及中国人民大学智能时代中国特色超大城市治理创新研究跨学科平台联合主办的“量化公共政策深度研讨工作坊”第2期在中国人民大学举办。
中国人民大学公共管理学院公共财政与公共政策研究所讲师魏文池发表主旨演讲。他以《随机试验在公共管理与政策分析中的应用：比较、操作与实例》为题从理论和实践层面分享了随机试验的应用法则。魏文池认为，进行因果推理需要满足三个条件：原因在结果之前、原因的变化导致结果的变化以及排除所有其他的解释，而排除其他解释需要建构反事实，即同时观察到对研究对象干预和不干预的结果，但这在现实中很难做到，因此学界引入了实验法。近年来，在公共管理领域中使用实验法的研究发表呈上升趋势，常见的实验类型主要包括随机试验和准实验两类，随机试验又可分为实验室试验、问卷试验以及实地试验，在这三种试验中，实验室试验最可控，但与现实的匹配性最低，实地试验最能反映现实，而可控性最低，问卷试验则介于二者之间。一般而言，随机试验的流程包括定义总体、随机选择代表性样本、随机分组以及比较结果，其中代表性样本的选择是最难的一步。
魏文池谈到，设计好随机试验之后就涉及到数据分析问题，可以选择简单的均值测试、不含控制变量的OLS回归或包含控制变量的OLS回归三种方法。然而，随机试验的效度也面临一些问题，例如实验组和控制组间相互影响、跨越组别以及样本流失等。此外，关于样本规模与统计功效的关系问题也需要注意，如果统计功效很大，那么需要的样本规模就比较小，但样本规模越大，越能够发现显著性的影响。影响统计功效的因素主要有t值、预期影响以及样本规模等。
首发院副院长、公共管理学院教授李文钊分享了五个观点。第一，实验研究逐渐成为学术界的一种新时尚，发表高水平的论文需要实验。第二，好的实验设计不需要复杂的计量过程，均值比较、logistic回归等也能实现数据分析。第三，理论至关重要。实验研究适用于一种现象两种解释的情况，比如官员的利己或者利他倾向，所以理论支撑非常重要。第四，学习方法一定要行动，在干中学。第五，实验需要关怀，不能为了做实验而实验，要回到学科、社会的理论和现实问题讨论，思考用科学方法研究。
公共管理学院社会保障研究所讲师梁海伦结合卫生领域谈了三点思考。第一，实验法在各个领域被推崇。卫生领域大量使用实验法，实验法证据力度很高，在证据金字塔中处于较高位置。第二，实验法的可操作性和反映现实。社科领域虽然不像自然科学可控，但正朝着可控方向努力。可操控内部效度高，但外部效度有限，因此需要权衡可操控度和反映现实。第三，实验前的准备非常有必要，特别是理论基础。
公共管理学院大数据公共治理专业讲师仲浩天认为，实验法解决的是missing data的问题，它不仅能检验因果关系，还可以推动学科向前发展。另外，实验法是否需要外部性要视情况而定，个人行为可以不考虑。
公共管理学院组织与人力资源研究所副教授胡威、公共管理学院行政管理学系讲师王筱昀、以及中国人民大学国家发展与战略研究院研究员肖超伟分别就实验研究的人性和道德问题、慈善和志愿领域运用前景、大数据和公共治理等主题发表个人见解。
在提问与互动环节，仲浩天进一步解释了如何优化实验的具体细节。李文钊提到，潜在结果模型是实验法的基础理论，当前实验法是黄金法则，准实验法向黄金法则靠拢，要想学会一种研究方法，需要听、阅读和操作相结合。
中国社会科学网：量化公共政策深度研讨工作坊第2期在中国人民大学举办
2019
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中国社会科学网讯（记者 卫思谕）4月22日，中国人民大学公共管理学院公共财政与公共政策研究所、中国人民大学公共政策研究院、中国人民大学首都发展与战略研究院（以下简称“首发院”）以及中国人民大学智能时代中国特色超大城市治理创新研究跨学科平台联合主办的“量化公共政策深度研讨工作坊”第2期在中国人民大学举办。
中国人民大学公共管理学院公共财政与公共政策研究所讲师魏文池发表主旨演讲。他以《随机试验在公共管理与政策分析中的应用：比较、操作与实例》为题从理论和实践层面分享了随机试验的应用法则。魏文池认为，进行因果推理需要满足三个条件：原因在结果之前、原因的变化导致结果的变化以及排除所有其他的解释，而排除其他解释需要建构反事实，即同时观察到对研究对象干预和不干预的结果，但这在现实中很难做到，因此学界引入了实验法。近年来，在公共管理领域中使用实验法的研究发表呈上升趋势，常见的实验类型主要包括随机试验和准实验两类，随机试验又可分为实验室试验、问卷试验以及实地试验，在这三种试验中，实验室试验最可控，但与现实的匹配性最低，实地试验最能反映现实，而可控性最低，问卷试验则介于二者之间。一般而言，随机试验的流程包括定义总体、随机选择代表性样本、随机分组以及比较结果，其中代表性样本的选择是最难的一步。
魏文池谈到，设计好随机试验之后就涉及到数据分析问题，可以选择简单的均值测试、不含控制变量的OLS回归或包含控制变量的OLS回归三种方法。然而，随机试验的效度也面临一些问题，例如实验组和控制组间相互影响、跨越组别以及样本流失等。此外，关于样本规模与统计功效的关系问题也需要注意，如果统计功效很大，那么需要的样本规模就比较小，但样本规模越大，越能够发现显著性的影响。影响统计功效的因素主要有t值、预期影响以及样本规模等。
首发院副院长、公共管理学院教授李文钊分享了五个观点。第一，实验研究逐渐成为学术界的一种新时尚，发表高水平的论文需要实验。第二，好的实验设计不需要复杂的计量过程，均值比较、logistic回归等也能实现数据分析。第三，理论至关重要。实验研究适用于一种现象两种解释的情况，比如官员的利己或者利他倾向，所以理论支撑非常重要。第四，学习方法一定要行动，在干中学。第五，实验需要关怀，不能为了做实验而实验，要回到学科、社会的理论和现实问题讨论，思考用科学方法研究。
公共管理学院社会保障研究所讲师梁海伦结合卫生领域谈了三点思考。第一，实验法在各个领域被推崇。卫生领域大量使用实验法，实验法证据力度很高，在证据金字塔中处于较高位置。第二，实验法的可操作性和反映现实。社科领域虽然不像自然科学可控，但正朝着可控方向努力。可操控内部效度高，但外部效度有限，因此需要权衡可操控度和反映现实。第三，实验前的准备非常有必要，特别是理论基础。
公共管理学院大数据公共治理专业讲师仲浩天认为，实验法解决的是missing data的问题，它不仅能检验因果关系，还可以推动学科向前发展。另外，实验法是否需要外部性要视情况而定，个人行为可以不考虑。
公共管理学院组织与人力资源研究所副教授胡威、公共管理学院行政管理学系讲师王筱昀、以及中国人民大学国家发展与战略研究院研究员肖超伟分别就实验研究的人性和道德问题、慈善和志愿领域运用前景、大数据和公共治理等主题发表个人见解。
在提问与互动环节，仲浩天进一步解释了如何优化实验的具体细节。李文钊提到，潜在结果模型是实验法的基础理论，当前实验法是黄金法则，准实验法向黄金法则靠拢，要想学会一种研究方法，需要听、阅读和操作相结合。
