📌讲授计划

本页给出一条可复用的 6 小时讲授路线。它不是特定日期、地点或班级的课程表，而是帮助教师和读者区分哪些内容适合课堂主讲，哪些内容更适合课后阅读。

A. 上午路线

从政策目标到研究问题

对应章节：第 1 章。

建议时间：35 分钟。

课堂主讲：

• 政策评价为什么不能从模型开始。
• 政策目标如何决定结果变量。
• Lane (2025) 如何把产业政策问题转成研究问题。
• 政府引导基金案例如何用于开放讨论。

课后阅读：

• 国内政策评估辅助案例页。
• 政策冲击筛选和 China Policy Shocks 资源。

政策如何进入数据

对应章节：第 2 章。

建议时间：50 分钟。

课堂主讲：

• \(Y\)、\(D\)、\(Post\) 如何从政策背景中来。
• 政策对象、样本单位和合并键不一致时怎么办。
• 分批实施、政策时点、外溢效应和对照组选择。
• Lane (2025) 的政策行业、政策时点和数据结构。

课后阅读：

• 国内政策变量化案例。
• China Policy Shocks 数据库。

样本选择与可观测性

对应章节：第 3 章。

建议时间：50 分钟。

课堂主讲：

• 为什么研究样本往往不是总体。
• 选择方程和结果方程分别回答什么。
• Heckman 思维的教学价值和边界。
• 工资、贷款、补贴申请、上市公司披露样本等例子。

课后阅读：

• Heckman 实操和误用材料。
• 样本选择模拟 Notebook。

遗漏变量和固定效应

对应章节：第 4 章前半部分。

建议时间：35 分钟。

课堂主讲：

• 控制变量为何服务识别。
• 好控制和坏控制。
• 固定效应控制什么、不控制什么。

课后阅读：

• HDFE、IntFE 和控制变量延伸材料。

---

B. 下午路线

固定效应、HDFE 与共同冲击

对应章节：第 4 章后半部分。

建议时间：35 分钟。

课堂主讲：

• HDFE 如何改变比较范围。
• IntFE 为什么回应共同冲击的异质暴露。
• 固定效应的代价：识别变异减少。

反事实构造

对应章节：第 5 章。

建议时间：60 分钟。

课堂主讲：

• DID 的反事实逻辑。
• 平行趋势和事件研究图。
• 交叠 DID 和处理效应异质性的必要提醒。
• DDD 作为进一步比较维度。
• SCM 作为少数处理对象副例。

课后阅读：

• DID 估计量比较。
• SDID。
• SCM 命令和优化细节。

FWL、DDML 与设定偏误

对应章节：第 6 章。

建议时间：45 分钟。

课堂主讲：

• FWL 的 partial out 直觉。
• 线性控制为什么可能不够。
• DDML 如何处理高维和非线性控制关系。
• DDML 不能替代政策背景和识别设计。

课后阅读：

• Stata ddml 示例。
• Python EconML。

论文阅读、复现与继续学习

对应章节：第 7 章和第 8 章。

建议时间：60 分钟。

课堂主讲：

• AI 适合帮助拆解政策背景、变量定义和复现包结构。
• AI 不能替代识别判断、文献核查和学术责任。
• Lane (2025) 复现包如何拆成小任务。
• 课后阅读和练习路线。

课堂不承诺完整复现所有代码。Notebook 和复现包只用于展示如何拆解问题、定位结果和检查可复现性。