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1. 简介

断点回归 （RDD） 和拐点回归 （RKD）通常被用来评估政策干预的效果。以RRD为例，通过比较阈值(cut off)左右两侧的平均值来评估政策干预的效果。然而，该方法对模型的选择和参数估计非常敏感。在实证过程中，要面临的首要问题是如何在带宽、函数形式、核密度、协变量等多维度参数中进行选择。选择不合适的模型可能会导致错误的结论。因此，需要选择一个最优模型来准确地评估政策干预的效果。

为了解决上述问题，本文提出了一种新的方法——Placebo Zones。该方法有助于选择最优模型，以评估模型的准确性和稳健性。

具体而言，首先，选择阈值两侧的一定范围内的值来创建安慰剂区(Placebo Zones)，在范围足够大的情况下，安慰剂区不会受到政策冲击的影响。安慰剂区中的数据可以用来估计零效应 (null effect) ，如果估计模型是有效的，则该零效应的估计值为0（安慰剂区未受到政策冲击，其真实值为0）。

其次，通过将估计的处理效应与安慰剂区的零效应进行比较，可以评估RDD设定的有效性和所选模型的准确性。如果零效应估计为0，且估计的处理效应具有统计显著性，则说明具有因果效应。反之，如果零效应异于0，则说明模型设定无效，估计的治疗效应可能存在偏差。

综上，Placebo Zones是一种有助于选择最佳回归模型的新方法，能够帮助我们准确评估政策干预的效果。这种方法非常适用于RDD、RKD以及cohort-IV，因为它有助于排除其他因素的影响，从而获得准确和可靠的结果。