本网讯（通讯员 陈翔 编辑 朱紫雯）10月28日下午，上海财经大学经济学院教授周亚虹做客经济学院学术讲座现场，在112会议室进行主题为“Nonparametric Estimation of Sample Selection Model and Treatment Effects under Symmetry”的讲座。

周亚虹分享了他的团队关于非参数估计以及处理效应的研究成果。就现在的研究现状可知，在非参数估计样本选择模型中，如果样本并不随机，待估计函数不要求线性，仅仅在条件平均误差为零的条件下是无法估计出目标函数的。周亚虹团队通过对样本附加联合对称条件，使得模型能够完全识别出待估计函数，进而可识别出条件与非条件平均处理效应。在联合对称条件下，通过数学变换发现可以使选择误差项关于倾向指数P在值为1/2时对称，之后，将（1-P）代入待估计函数，得到关于待估计函数的等式，然后选择相似样本点、和近似为1的两个倾向指数，就可以识别出目标函数。利用局部最小二乘法就能够顺利估计出目标函数——估计出倾向指数后，对目标函数进行估计。

关于处理效应，周亚虹介绍了内生选择方法。在常规非参数估计模型中加入处理效应指数，在联合对称限制条件下，用与前面相似的方法可以得到待估函数与处理效应指数的关系式。然后选择相近样本点和近似为1的两个倾向指数，就可以识别出处理效应，通过前面求出的倾向指数估计出条件平均处理效应，进而求出非条件平均处理效应。

周亚虹还讲解了大样本条件下的一些假设以及相关目标函数和处理效应的求解问题，并展示了四种不同函数形式数据模拟结果。结果表明，边界上有所改善，中间几乎没什么改善，说明该方法在大样本条件下是合适的。

在讲座最后，周亚虹与现场师生讨论了中国大学扩招对于扩招人群的教育回报率问题，并且解答了师生提出的一些问题。