稿件：econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的code程序, 宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.The Econometrics Game是一个快节奏的比赛，来自美国各大学（还有一些国际大学）的1到4名本科生团队有13个小时的时间来设计和回答一个重要的经济学问题。
周六，团队撰写一篇论文，阐述一个因果关系命题及其背后的识别策略的假设。
周日上午，几个决赛选手将被选出向芝加哥大学经济系教师评审小组展示。
在第二轮评审后，确定最终排名并分发奖品。
欢迎来到计量经济学竞赛！你的任务是利用劳动力市场数据识别与性别相关的因果效应。性别薪资差距一直是经济学研究的焦点。Goldin（2014）发现，这一差距在工作生涯的前几十年扩大，而且在工作时间更长、更不灵活的职业中差距更大。她认为，这些发现与一种补偿差异的模型一致。Blau和Kahn（2017）记录了多种解释，并发现职业内差异占性别薪资差距的很大比例。他们还发现，性别薪资差距在工资分布的更高分位数处更持久。其他论文则专注于特定事件或政策变化的影响，例如生孩子（Andresen和Nix，2022；Kleven等，2019），或实施女性董事会配额（Bertrand等，2019）对性别薪资差距的影响。你可以选择关注工资以外的结果。例如，Sarsons等人（2020）研究任期决定，以识别经济学中团体工作认可的偏见，而Hsieh等人（2019）则认为，降低女性和黑人员工进入职业壁垒促进了更好的人才配置和人均 GDP 的显著增长。2022年的评审人包括诺贝尔经济学奖得主James Heckman。你的任务是使用2020年纽约市新冠病毒早期传播的数据，识别新冠病毒传播的途径并提出一些政策建议。作为指南，请参考Almagro和Orane-Hutchinson（2020）的论文，他们探讨了一些社区比其他社区受到疫情打击更严重的原因。使用2018年美国社区调查（ACS）和纽约市卫生与心理卫生部门（DOH）2020年3月和4月的COVID-19测试数据，他们发现不同职业和病毒传播之间存在关系。作为第一步，你可以使用提供的数据复制Almagro和Orane-Hutchinson（2020）的表1中的系数估计。Borjas（2020）和Schmitt-Grohé等人（2020）已经记录了COVID-19测试率和测试获取的差异。根据社区的测试选择可能会影响阳性率的真实率。你可能希望考虑几个不同的因变量作为感染率的度量指标。Almagro和Orane-Hutchinson（2020）使用迄今为止的阳性测试比例作为感染率的度量指标，但你可能会使用人均阳性测试总数（可以从提供的数据中构建），或人均死亡率（从2020年6月开始可从DOH下载）作为度量指标。这些感染率的替代衡量指标能否在社区特征与 COVID-19 传播之间提供更有说服力的联系？此外，Almagro和Orane-Hutchinson（2020）指出，由于城市封锁的重大经济影响，ACS数据更有可能反映疫情早期周围环境的特征。ACS数据的时间差异和这些疫情暴露风险会如何影响你的估计？你的任务是利用美国市场上进口竞争的变化来识别因果效应。自1990年代以来，美国从中国的进口竞争显著增加。这些变化的影响可能是广泛的，不仅影响劳动力市场和产业结构等更多的经济后果，还会影响社会和政治结果，如婚姻和选举。例如，考虑由David Autor、David Dorn和Gordon Hanson探讨这个主题的一系列论文中的第一篇：《“中国综合症”：进口竞争对美国当地劳动力市场的影响，The China Syndrome: Local Labor Market Effects of Import Competition in the United States》（2013）。作者测量了地区i在年份t中暴露于中国进口变化ΔIPWuit的变化，。
欢迎参加第四届计量经济学竞赛！你的任务是利用2008-2009年页岩气繁荣期来识别因果效应。页岩气繁荣期是指由于新的开采技术导致的石油和天然气生产的大幅增长，很可能对当地的健康、经济和社会结果产生了直接影响。此外，页岩气繁荣期被用作一种外生性收入增加，以探索更基本的行为理论。作为启示，可以考虑梅Melissa S. Kearney和Riley Wilson最近的研究《男性收入、可婚男性和非婚生育：来自页岩气繁荣期的证据，Male Earnings, Marriageable Men, and Non-Marital Fertility: Evidence From the Fracking Boom》（2017）。注意，实际开采的石油和天然气数量是与内生于当地情况的。因此，作者的识别策略是用该地区的地理位置（即页岩沉积物的位置）来代表生产量。我们为你提供了两个独特的数据集。第一个是Kearney和Wilson的数据集。这里的关键变量是他们的第一阶段的估计值。你应该将该变量视为石油和天然气生产的外生组成部分。第二个是盖洛普调查的受访者层面数据。盖洛普调查人们对各种经济、政治和幸福问题的看法。盖洛普数据供你用作结果变量。你也可以使用其他结果变量。重点应该是识别页岩气繁荣期对某种结果的因果效应（不一定是盖洛普调查结果）。欢迎参加第三届UChicago OEconomica计量经济学比赛！本次比赛的目标是展示你对计量经济学的知识，并使用由纽约市出租车和豪华轿车委员会提供的复杂开放数据集——出租车行程记录数据。你的目标是使用这些数据中的任何或所有内容，为经济关系提供新的见解。你可以使用外部数据来补充出租车数据，但重点应放在所提供的数据上。启发性例子包括我们的两位评委Kareem Haggag（卡内基梅隆大学）和Nick Buchholz（普林斯顿大学）的最近论文：得奖的团队作品如下：
欢迎参加芝加哥大学的计量经济学比赛！此次比赛旨在检验你的计量经济学知识，并为你提供一个应用你的技能于有政策相关性的实证研究的机会。你需要回答的问题是：“移民同化的模式随时间如何变化？最近进入美国的移民同化速度是否与40或50年前进入美国的移民相同？发生这些趋势的原因是什么？”欢迎参加芝加哥大学的计量经济学比赛！这个比赛的目标是检验你的计量经济学知识，并为你提供在政策相关的实证环境中应用计量经济学技能的机会。你要尝试回答的问题是：“肥胖对医疗成本的影响是什么？”
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