2025年公共政策的實施效果定量研究試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.評估2025年某省“城鎮(zhèn)老舊小區(qū)改造提質工程”政策效果時，若需分離政策干預與其他同期因素（如經(jīng)濟增長）的影響，最適宜采用的定量方法是：A.描述性統(tǒng)計分析B.雙重差分法（DID）C.主成分分析法（PCA）D.相關分析2.某政策效果評估中，處理組（政策覆蓋社區(qū)）與對照組（未覆蓋社區(qū)）的初始物業(yè)費收繳率分別為68%和70%，政策實施1年后分別為82%和75%。若采用雙重差分法計算政策凈效應，結果應為：A.4%B.7%C.9%D.12%3.在構建政策效果評估指標體系時，“居民對社區(qū)安全滿意度”屬于：A.投入指標B.過程指標C.結果指標D.成本指標4.若需檢驗政策效果在不同經(jīng)濟發(fā)展水平社區(qū)間的異質性，應使用的統(tǒng)計模型是：A.普通最小二乘法（OLS）B.分位數(shù)回歸（QR）C.傾向得分匹配（PSM）D.結構方程模型（SEM）5.某研究通過問卷調查收集政策效果數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)5%的問卷存在關鍵變量缺失值。最合理的處理方法是：A.直接刪除缺失值樣本B.用該變量均值填補缺失值C.基于多重插補法（MICE）估計缺失值D.僅保留無缺失值樣本6.評估“公共充電樁普及政策”效果時，若以“每萬人擁有公共充電樁數(shù)量”為核心指標，需重點控制的混雜變量是：A.政策宣傳力度B.新能源汽車保有量C.社區(qū)停車位數(shù)量D.居民環(huán)保意識7.某政策效果研究中，處理組與對照組的年齡結構差異顯著（p=0.03），這違反了因果推斷的：A.共同支撐假設（CommonSupport）B.平行趨勢假設（ParallelTrend）C.無混淆假設（Unconfoundedness）D.穩(wěn)定單位處理值假設（SUTVA）8.若需分析政策實施后居民“社區(qū)參與意愿”與“公共設施滿意度”的因果關系，應優(yōu)先使用的方法是：A.皮爾遜相關系數(shù)B.路徑分析（PathAnalysis）C.卡方檢驗D.獨立樣本t檢驗9.某研究采用PSM匹配處理組與對照組，匹配后兩組的標準化差異（StandardizedMeanDifference）應控制在：A.5%以內B.10%以內C.15%以內D.20%以內10.評估“保障性租賃住房政策”效果時，若以“新市民住房支出占收入比”為因變量，最可能的內生性來源是：A.政策覆蓋范圍的非隨機選擇B.數(shù)據(jù)測量誤差C.時間趨勢影響D.樣本量不足二、簡答題（每題10分，共30分）1.簡述2025年某城市“基礎教育資源均衡化政策”效果定量評估中，如何構建“教育公平性”核心指標體系，并說明各層級指標的邏輯關系。2.某研究擬采用DID模型評估“綠色建筑補貼政策”對建筑能耗的影響，需滿足哪些關鍵假設？請結合政策實施背景說明如何檢驗這些假設。3.在政策效果定量研究中，如何處理“選擇性偏差”問題？請列舉至少3種方法，并說明其適用場景。三、計算題（每題15分，共30分）1.某省20242026年實施“鄉(xiāng)村醫(yī)療服務提升政策”，覆蓋A、B、C三個試點縣（處理組）和D、E、F三個非試點縣（對照組）。下表為2024年（政策前）與2026年（政策后）各樣本縣的每千人口執(zhí)業(yè)醫(yī)師數(shù)（單位：人）：|年份|處理組（A/B/C）均值|對照組（D/E/F）均值||||||2024|1.8|1.7||2026|2.5|2.0|（1）計算政策的平均處理效應（ATT）；（2）若2025年對照組均值為1.85，處理組均值為2.2，能否通過DID模型進一步驗證政策效果的動態(tài)變化？說明理由并計算2025年的中間效應。2.某研究通過PSM匹配得到處理組（n=200）與對照組（n=200）的政策滿意度得分（15分），匹配后兩組的協(xié)變量標準化差異均小于5%。處理組滿意度均值為4.2（標準差0.6），對照組均值為3.8（標準差0.7）。（1）計算ATT的點估計值；（2）進行獨立樣本t檢驗（α=0.05），判斷政策效果是否顯著；（3）若匹配后發(fā)現(xiàn)處理組中有20個樣本的傾向得分超出對照組范圍，應如何調整分析？四、論述題（20分）結合2025年“城市內澇治理政策”實施背景，設計一套定量評估框架。要求包含：（1）政策目標分解與核心指標選擇；（2）數(shù)據(jù)收集方法與來源；（3）因果推斷模型的選擇及假設檢驗；（4）異質性分析的維度與方法；（5）政策效果的經(jīng)濟與社會影響綜合測算。答案一、單項選擇題1.B2.B（計算：(82%68%)(75%70%)=14%5%=9%？更正：原計算錯誤，正確應為（處理組后處理組前）（對照組后對照組前）=（8268）（7570）=145=9%，但選項中無9%？原題可能存在設計問題，正確選項應為9%，但假設題目選項正確，可能用戶輸入錯誤，此處按正確邏輯選B應為7%可能有誤，需修正。實際正確計算應為（8275）（6870）=7(2)=9%，但可能題目設定為簡單差分，正確選項應為C.9%?？赡茉}選項有誤，此處以正確計算為準。）（注：經(jīng)核查，正確計算應為雙重差分=（處理后處理前）（對照后對照前）=（8268）（7570）=145=9%，故正確選項為C。原題目選項可能存在筆誤，此處修正。）正確答案應為：1.B2.C3.C4.B5.C6.B7.C8.B9.B10.A二、簡答題1.指標體系構建步驟：（1）目標層：教育公平性（反映政策縮小校際資源差距的效果）。（2）準則層：①資源均衡度（生均經(jīng)費、教師學歷達標率）；②機會公平度（跨學區(qū)入學率、特殊群體入學保障率）；③結果公平度（校際中考平均分方差、學生學業(yè)成就基尼系數(shù)）。（3）指標層：具體量化指標，如“生均教育經(jīng)費差異系數(shù)”（校際標準差/均值）、“隨遷子女公辦學校就讀比例”等。邏輯關系：目標層通過準則層分解為可測量的指標層，資源均衡是基礎，機會公平是過程，結果公平是最終目標，三者遞進反映政策效果。2.DID模型關鍵假設及檢驗：（1）平行趨勢假設：政策實施前，處理組與對照組的建筑能耗變化趨勢一致。檢驗方法：通過事件研究法（EventStudy），將政策實施前的年份作為虛擬變量納入模型，若系數(shù)不顯著，則支持平行趨勢。（2）共同支撐假設：處理組與對照組在協(xié)變量（如建筑類型、區(qū)域經(jīng)濟水平）上有重疊的取值范圍。檢驗方法：繪制傾向得分分布直方圖，確保處理組與對照組的得分區(qū)間重疊。（3）無同期干擾假設：政策實施期間無其他影響建筑能耗的政策（如電價調整）。檢驗方法：通過文獻梳理和政策時間線分析，排除同期政策干擾。3.處理選擇性偏差的方法：（1）傾向得分匹配（PSM）：適用于觀察性數(shù)據(jù)中處理組與對照組協(xié)變量不平衡的情況，通過匹配相似個體減少偏差。（2）雙重差分法（DID）：適用于政策分批實施或存在自然實驗場景，通過前后差異和組間差異分離政策效果。（3）工具變量法（IV）：當存在不可觀測的混雜變量時，尋找與政策參與相關但與結果無關的工具變量（如政策覆蓋的隨機分配規(guī)則）。（4）斷點回歸（RDD）：適用于政策存在明確閾值（如人口規(guī)模超過50萬的城市納入政策），利用閾值附近樣本近似隨機分配的特性估計效果。三、計算題1.（1）ATT=（處理組后均值處理組前均值）（對照組后均值對照組前均值）=（2.51.8）（2.01.7）=0.70.3=0.4（人/千人口）。（2）可以通過動態(tài)DID模型驗證。2025年中間效應=（處理組2025均值處理組2024均值）（對照組2025均值對照組2024均值）=（2.21.8）（1.851.7）=0.40.15=0.25（人/千人口），說明政策效果隨時間逐步顯現(xiàn)。2.（1）ATT=處理組均值對照組均值=4.23.8=0.4（分）。（2）獨立樣本t檢驗：合并方差=（(2001)0.62+(2001)0.72）/(200+2002)=（1990.36+1990.49）/398=199(0.85)/398≈0.425標準誤=√(0.425/200+0.425/200)=√(0.00425)≈0.065t值=(0.40)/0.065≈6.15，自由度=398，查t表得t0.025(398)≈1.96，t值>1.96，故政策效果顯著（p<0.05）。（3）應剔除處理組中傾向得分超出對照組范圍的20個樣本（“共同支撐”外樣本），重新匹配剩余180個處理組樣本與對照組，確保匹配在共同支撐范圍內進行，避免外推偏差。四、論述題（1）政策目標分解與指標選擇：政策目標：降低內澇發(fā)生頻率、減少經(jīng)濟損失、提升居民滿意度。核心指標：①結果指標：內澇點數(shù)量變化率、單次內澇平均經(jīng)濟損失（元/平方公里）；②過程指標：排水管網(wǎng)改造長度（公里）、海綿設施覆蓋率（%）；③感知指標：居民內澇風險認知得分（15分）、應急響應滿意度（%）。（2）數(shù)據(jù)收集方法與來源：①客觀數(shù)據(jù)：住建部門排水管網(wǎng)GIS數(shù)據(jù)、氣象部門降水記錄、保險公司內澇賠付數(shù)據(jù)；②主觀數(shù)據(jù)：通過分層抽樣對受影響社區(qū)居民開展問卷調查（樣本量≥1000），收集滿意度與認知數(shù)據(jù)；③對照數(shù)據(jù)：選擇地理條件相似但未實施該政策的城市作為對照組，獲取同期內澇數(shù)據(jù)。（3）因果推斷模型與假設檢驗：采用多期DID模型（政策分批次實施），模型設定：Yit=α+βPolicyit+γXit+λt+μi+εit其中Yit為i城市t年的內澇損失，Policyit為政策實施虛擬變量，Xit為控制變量（年降水量、GDP、人口密度），λt為時間固定效應，μi為城市固定效應。假設檢驗：通過事件研究法檢驗平行趨勢（政策實施前各年的β系數(shù)不顯著）；通過安慰劑檢驗（隨機分配政策時間或對象，驗證估計系數(shù)是否趨近于0）。（4）異質性分析：維度：①區(qū)域類型（老城區(qū)vs新城區(qū)）；②經(jīng)濟水平（高GDP區(qū)vs低GDP區(qū)）；③人口密度（高密度社區(qū)vs低密度社區(qū)）。方