RES-2026-03-13

Gu, Russell and Stringham (2026) 的框架对中国问题的研究有三重吸引力：

1. 假设弱化：中国微观数据的完整性常不及发达国家（消费面板短、协变量少），方法越依赖参数假设，结论的脆弱性越大。部分识别框架天然适应数据限制。
2. 政策评估的稳健性：中国政策实验频繁且快速迭代，部分识别可以提供"政策效应的非参数界"作为稳健性基准，与参数模型结果对照，揭示哪些结论依赖于分布假设。
3. 计算可行性：论文提出的单元格枚举算法和 profiling 算法大幅降低了部分识别方法的计算门槛，使得在中等维度问题上实现成为可能，降低了该类方法在中国实证研究中的应用壁垒。