Кратко о том, что нужно для надёжного анализа причинно‑следственной связи между аграрной реформой и вымиранием деревни, и какие ошибки избегать.
Что нужно измерить (данные)
- Исход и результат (outcome): демография на уровне населённого пункта и времени — население, возрастная структура, рождаемость/смертность, миграция, число домохозяйств, занятость в сельском хозяйстве, пустующие дома. (временной шаг: год или квартал).
- Воздействие (treatment): подробная карта реформы — дата и характер вмешательства по нас. пунктам (изъятие/перераспределение земли, субсидии, приватизация, изменения в правах на землю).
- Экономика и продуктивность: доходы домохозяйств, урожайность, цены, доступ к кредитам, интенсивность землепользования.
- Инфраструктура/услуги: дороги, школы, здравоохранение, электроснабжение, интернет.
- Пространственные/экологические данные: почвы, климат, удалённость от рынков, природные шоки.
- Социальные и институциональные: собственность на землю, наличие кооперативов, местное управление, конфликты.
- Вспомогательные: точные геокоды, временные метки политики, административные границы.
Ключевые переменные и единицы анализа
- Единица: населённый пункт $i$ в год $t$.
- Основная модель (панель): $$Y_{it}=\alpha +\beta T_{it}+\gamma X_{it}+{\mu }_i+{\lambda }_t+{\epsilon }_{it},$$ где $Y_{it}$ — демографический результат, $T_{it}$ — индикатор реформы, $X_{it}$ — набор контролей, ${\mu }_i$ и ${\lambda }_t$ — фиксированные эффекты.
Эмпирические подходы (выбор в зависимости от данных)
- Различие в различиях (DiD): сравнить тренды до/после между третиными и контролем. Оценка: $$\Delta Y=(Y_{t1}^{treated}-Y_{t0}^{treated})-(Y_{t1}^{control}-Y_{t0}^{control}).$$ - Синтетический контроль для одного/малого числа обработанных регионов.
- Панель с фиксированными эффектами (см. модель выше) для учёта неизменных особенностей деревень.
- Инструментальные переменные (IV), если $T$ эндогенен: первая стадия $$T_i=\pi Z_i+{\eta }_i,$$ вторая стадия — как в основном уравнении с ${\hat{T}}_i$. Остерегайтесь слабых инструментов.
- Regression discontinuity (если реформа вводилась по порогу).
- Matching и балансировка предшествующих трендов.
- Медиаторный анализ, чтобы разделить прямое влияние реформы и косвенные через экономику/услуги.
- Пространственные модели, если естьspillovers между деревнями.
Типичные ошибки и как их избежать
- Эндогенность/обратная причинность: реформа могла направляться именно в умирающие деревни. Решение: IV, предтренды, проверка критериев назначения политики.
- Несоблюдение предположения параллельных трендов (DiD): проверять графически и статистически предтренды.
- Оmitted variable bias: контролировать локальные шоки, инфраструктуру, природные условия; фиксированные эффекты для постоянных отличий.
- Измерительная ошибка в исходных данных (например, неверные границы деревни): верифицировать геокоды, использовать несколько источников.
- Выборка/селекция: мигрировавшие люди могут не попадать в переписи (attrition). Учитывать в анализе и тестировать чувствительность.
- Пространственные внешние эффекты (spillover): соседние деревни могут влиять друг на друга — включать пространственные лаги или анализировать радиально.
- Малые выборки/низкая приборная мощность: проводить power-анализ перед исследованием.
- Ошибка агрегирования (ecological fallacy): не делать выводов о поведении людей только по усреднённым данным деревни.
- Множественные тесты: корректировать критические уровни.
Робастность и проверки
- Тесты предтрендов и placebo‑тесты (анализ «фейковых» дат реформы).
- Менять окно до/после, альтернативные определения исхода и лечения.
- Кластеризация стандартных ошибок на уровне деревни/административного округа.
- Фальсификационные исходы (на которую реформа не должна влиять).
- Heterogeneity: проверять эффект по расстоянию до рынка, по размерам хозяйств, по типу земли.
- Чувствительность к выбранным ковариатам и к спецификации.
Практические рекомендации при сборе данных
- Собрать панель минимум несколько лет до и после реформы (рекомендуется $\ge 3$ лет до и после, если возможно).
- Группировать по геокоду, чтобы захватить соседние эффекты.
- Комбинировать админданные, переписи, дистанционные наблюдения (спутник) и опросы домохозяйств.
- Документировать этапы внедрения политики (timing, интенсивность).
Кратко о выводах
- Не хватит простой корреляции; нужен дизайн, который решает эндогенность.
- Интерпретация эффекта должна учитывать косвенные механизмы (экономика, услуги, миграция) и пространственное распространение.
- Прозрачность в предположениях и широкий набор робастных проверок — обязательны.
Если нужно, могу предложить конкретную спецификацию модели или перечень переменных для анкеты/регистров по вашей области.