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之前，我们引荐过不少关于断点回归设计RDD的文章，里面包括操作数据、程序和解读，列示如下：1.断点回归设计RDD分类与操作案例，2.RDD断点回归, Stata程序百科全书式的宝典，3.断点回归设计的前沿研究现状, RDD，4.断点回归设计什么鬼？且听哈佛客解析，5.断点回归和读者的提问解答，6.断点回归设计RDD全面讲解, 教育领域用者众多，7.没有工具变量、断点和随机冲击，也可以推断归因，8.找不到IV, RD和DID该怎么办? 这有一种备选方法，9.2卷RDD断点回归使用手册, 含Stata和R软件操作流程，10.DID, 合成控制, 匹配, RDD四种方法比较, 适用范围和特征，11.安神+克拉克奖得主的RDD论文, 断点回归设计，12.**到底对妇女友不友好？RDD经典文献，13.PSM,RDD,Heckman,Panel模型的操作程序，14.RDD经典文献, RDD模型有效性稳健性检验，15.2019年发表在JDE上的有趣文章, 计量方法最新趋势，16.关于(模糊)断点回归设计的100篇精选Articles专辑！17.断点回归设计RDD精辟解释, 保证你一辈子都忘不了

之前，我们引荐了“哈佛经济教授的最新动态，Econometrics Circle”，其中提到Melissa Dell教授（绝对的高度近视，1983年出生于俄克拉荷马州一个小镇，曾经获得马拉松长跑冠军，也是其所在高中第一个考上哈佛的学生，当年是博士就业市场上最耀眼的学术之星，2012年博士毕业但2018年就成为了哈佛经济系教授，博士生导师为Daron Acemoglu和Benjamin Olken）。

Dell通过罗德奖学金在牛津大学读完硕士学位，她对获得该奖项不仅认可她的工作而且认可她的研究领域而感到兴奋。
“这种认识表明，人们对我们在发展领域的政治经济学研究的各种问题感兴趣。对我来说，我试图更好地理解的关键问题之一是，贫困和不安全感如何能够随着时间的流逝如此持久地持续下去，以及社会在努力应对贫困和挑战方面所面临的挑战。”
哈佛大学的教授说，哈佛大学帮助她踏上了学习经济学的道路。Dell现在是经济学系的一名教授，2001年以新生的身份来到校园，当时不确定所学领域是什么。不过，不久后她就迷上了。Dell说：“我认为这是能够参加真正出色的课程并被介绍什么是研究以及经济学家认为这让我着迷的问题的组合。”
这种迷恋最终为她赢得了约翰·H·威廉姆斯奖（John H. Williams Prize），该奖表彰了经济学上最好的哈佛大学本科生；西默·哈里斯奖（Seymour Harris Prize）则被授予该系最好的本科论文，以表彰他的“拓宽边界：北美*贸易协定对美国的影响。”
前往秘鲁和智利的留学计划也为Dell提供了与更广阔的世界互动的机会。
Dell以优异的成绩毕业并获得经济学学位。她说：“我有机会看到实地的情况，并意识到我们在课堂上学到的东西实际上对人们的生活有多么重要。” 她于2007年获得牛津大学的硕士学位，并于2012年从麻省理工学院获得博士学位。

今天，我们再次引荐Melissa Dell教授。根据AEA的最新公告，Melissa Dell成为2020年贝茨克拉克奖女得主。在学术圈里，Melissa Dell也被称为“RDD女王”，尤其善于用空间RDD识别历史事件对发展中国家造成的长期影响。
关于克拉克奖，可以参看：①安神+克拉克奖得主的RDD论文, 断点回归设计，②AEA的小诺贝尔经济学奖公布, 41位青年才俊做了些什么，③小诺奖得主3年后又成美国艺术与科学院士, 10年耗在博士JMP上竟奠定学术地位，④小诺贝尔奖最新研究"什么样的家庭出学霸?"

以下是其2012年的博士论文，关于经济发展和政治经济的论文。我们曾经引荐过“美国2002-18所有博士学位论文, 信息量太大”，有需要的可以下载参看。

为什么要把贝茨克拉克奖颁给Melissa Dell呢？
AEA如是说。历史，政治经济和经济发展的中心问题是制度在不同社会的发展中所起的作用。通过她开创性的和创造性的细致数据收集和实证工作，梅利莎·戴尔（Melissa Dell）增进了我们对国家和其他机构在普通百姓的日常生活和经济成果中所扮演的角色的理解。通过这样做，她还为整个政治经济和发展领域赋予了新的活力和方向。
历史学家（例如， Engerman和Sokolov）长期以来一直主张制度的持久性和历史事件对发展中国家的“长久阴影”。例如，跨国研究指出，拉丁美洲和北美洲在殖民时期的劳动力组织方式有所不同，并使用跨国历史数据来支持这些差异具有长期影响的观点。更笼统地说，Acemoglu, Johnson,和Robinson比较了殖民时期出于偶然原因建立起不同机构的国家的经历后，显示这些早期差异性在今天仍然很重要。
在她的工作中，Dell超越了跨国证据，利用历史事故或特殊性来阐明制度差异（包括国家组织的差异）的持续性影响。她利用历史背景，可以非常有说服力地确定特定机构的持续性影响，并探索发生这些影响的特定渠道。
“在秘鲁采矿业的持续影响（Peru's Mining Mita，博士一年级动笔，博三发表于Top5刊之一的Econometrica，2011）“中对此进行了很好的说明。
在本文中，Dell利用了这样一个事实，即西班牙的强制机构支持在现在的秘鲁和玻利维亚地区的银矿和水银开采是基于地理上的不连续性（spatial discontinuity）而建立的。尤其是，在矿区附近集水区的人受强制劳动机构(Mita)的约束，而在矿区以外的人则不受强制劳动机构的约束。即使这些特定的机构在三百多年前被废除了，它们的政治和经济后果仍可能保持持续性影响。她的论文使用空间断点回归设计（Spatial regression discontinuity，这本身就是方法论的贡献）对此进行了调查，发现了很大的持久性影响。居住在边界内的家庭比居住在边界外的家庭贫困20-30%，儿童发育迟缓的比率也相对较高。
这篇论文丰富了在早期文献中发现的跨国方法，详细分析了变化的来源，并对制度产生和持续影响的机制进行了深入的分析。她表明，Mita的负面影响很可能是由于（缺乏）公共产品的提供而引起的，并提供了暗示性的证据，表明这与流域内外的经济结构有关。特别是，本文确定了庄园在解释Mita的影响方面的作用。庄园是大型农场单位，有权影响*为将这些农场与市场连接的道路提供资金。Dell发现，Mita集水区以外的庄园多于内部。国家对Mita内劳动力的控制似乎阻止了庄园型私人农场的进入。尽管庄园可能是掠夺性的机构，但与国家的强制控制相比，它们对长期欠发达的影响更小。这一观察结果与一种将拉丁美洲的缓慢发展与土地所有权集中联系起来的说法相悖，因为它表明，土地精英在某些方面提供了一条发展道路。
Dell的其他三篇具有里程碑意义的论文也采用了类似的方法，即利用个体事件寻找墨西哥，越南和印度尼西亚特定机构的持续影响。这四篇论文对长期政治经济发展的研究做出了重大贡献，也为研究人员提供了一种模式，来证明历史事件的持久性，以及更困难的是，造成这种持久性的原因。
Dell研究的第二点是回答与当前政策相关的问题，这些问题通常与冲突有关。Dell在这里再次使用创造性的实证设计来识别变动性。在“贩运网络与墨西哥毒品战争”中（American Economic Review, 2015），Dell调查了墨西哥的毒品战争如何影响当地经济发展。Dell将PAN党的市长（强烈反对卡特尔）的当选镇与该党候选人的选举被打败的镇进行了比较。她记录说，帮派内部暴力是由反对党派市长采取的强硬路线引发的。更重要的是，她首次记录了通过空间网络进行的犯罪活动的蔓延：团伙内部暴力的城市不再是毒品在流向美国的途中的吸引力之地。她记录说，帮派内的暴力是由PAN党市长对卡特尔采取的强硬路线所引发的。更重要的是，她首次记录了犯罪活动通过空间网络蔓延的情况：帮派暴力的地方不再是毒品运往美国的诱人地点。然后，她构建了从毒品来源到美国入境点的道路网络。她指出，毒品卡特尔活动正在从这些受影响的贩毒城市转向那些形成通往目的地的替代和更和平的可行道路的活动。
与此相关的第二篇论文是“通过外国干预建立国家：军事战略不连续性的证据”（与Pablo Querubin合著，发表在Quarterly Journal of Economics，2018）。Dell利用了一种政策不连续性，即对村庄进行连续的评分，然后将其分门别类，以确定村庄的处理方式。因此，非常相似的村庄(在连续的尺度上)，在标准的一边或另一边接受了离散不同的处理，这种不连续使她能够评估处理差异的影响。她还研究了美国陆军和海军陆战队采用不同策略的不同效果，表明陆军更加严格的政策导致了对越共的更大支持。
凭借她的独创性，严谨性和好奇心，Dell在发展领域的政治经济学方面做出了重大贡献，并激发了其他人无数的灵感。她是变革的力量，是当之无愧的克拉克奖章的获得者。
下面是她的主要研究成果，从中可知，她的作品数量不多但影响力却很大（尤其，关于秘鲁Mita的研究）。当然，从经济史中挖掘数据的难度和工作量，让她的文章显得格外与众不同，更何况她的眼睛还极度近视呢？！

• Dell, Melissa, and Benjamin Olken. “The Development Effects of the Extractive Colonial Economy: The Dutch Cultivation System in Java.” Review of Economic Studies 87, no. 1 (2020): 164-203.
• Dell, Melissa, Benjamin Feigenberg, and Kensuke Teshima. “The Violent Consequences of Trade-Induced Worker Displacement in Mexico.” American Economic Review: Insights 1, no. 1 (2019): 43-58.
• Dell, Melissa, and Pablo Querubin. “Nation Building Through Foreign Intervention: Evidence from Discontinuities in Military Strategies.” Quarterly Journal of Economics 133, no. 2 (2018): 701-764.
• Dell, Melissa, Nathan Lane, and Pablo Querubin. “The Historical State, Local Collective Action, and Economic Development in Vietnam.” Econometrica 86, no. 6 (2018): 2083-2121.

• Dell, Melissa. “Trafficking Networks and the Mexican Drug War.” American Economic Review 105, no. 6 (2015): 1738-1779.
  对应着博士论文的第二部分
  

• Dell, Melissa, Benjamin Jones, Benjamin Olken. “What Do We Learn from the Weather? The New Climate-Economy Literature.” Journal of Economic Literature (2014).
• Dell, Melissa, Benjamin Jones, and Benjamin Olken. “Temperature Shocks and Economic Growth: Evidence from the Last Half Century.” American Economic Journal: Macroeconomics 4, no. 3 (2012): 66-95.
• Dell, Melissa, and Daron Acemoglu. “Productivity Differences Between and Within Countries.” American Economic Journal: Macroeconomics 2, no. 1 (2010): 169–188.
• Dell, Melissa. “The Persistent Effects of Peru's Mining Mita.” Econometrica 78, no. 6 (2010): 1863-1903.
  对应着博士论文的第一部分
  

美国经济学会女性地位委员会对Melissa Dell采访：

Nathan Nunn：你来自俄克拉荷马州的一个小镇。对于俄克拉何马州埃尼德市的人来说，最终成为哈佛大学终身教授肯定很少见。有什么对你选择的道路有特别影响的吗？
Melissa Dell：我认为有几个因素对我产生了特别的影响。在我的成长过程中，我的祖母对社会科学的大问题很感兴趣，也激发了我的兴趣。她会录制PBS的纪录片，给我带来像詹姆斯·米切纳这样的作家写的书。高中毕业后，我的祖母加入了女子陆军航空兵，学会了驾驶飞机，并在二战期间取得了一名妇女所能达到的最高军衔。但战后，妇女很少有机会从事进一步的职业或教育。像她这一代人一样，她成了家庭主妇。我想她一生都在很多方面希望自己是个男人，这样她就可以追求自己的职业抱负，但相反，她贪婪地读书，参加社区学院似乎很有趣的课程，从不错过学习的机会。拥有事业和家庭并不总是那么容易，但我每天都很感激我祖母那一代的女性为当今女性开创的机会，我想在她们像我们这样大的年纪，这在很大程度上是难以想象的。
第二件非常有影响力的事情是作为本科生来到哈佛。极其慷慨的经济支持使这成为可能，老师们对本科教学的奉献使我真正发展了兴趣。更多地了解那些让我着迷的事情不仅仅是一种爱好，我可以把它作为一种职业来做。
Nathan Nunn：在你职业生涯的早期，你的研究集中在拉丁美洲。你现在也学习亚洲。这种进展有什么原因吗？
Melissa Dell：从某种意义上说，我一直对比较问题感兴趣。与东亚相比，拉丁美洲经济轨迹的主要差异是什么？然而，这些都是很难处理的全局性问题，需要大量投入来了解机构背景和可用的数据源。在我认真考虑这些不同背景下的比较发展之前，关于亚洲内部发展轨迹的解释还有很多悬而未决的问题。事实证明，在大多数情况下，东亚的数据比拉丁美洲的历史数据丰富得多。这使得它成为一个非常令人兴奋的工作环境，尽管在数字化大量可用数据方面需要大量的前期成本。
Nathan Nunn：我知道你是个长跑运动员。你参加比赛的时间最长的是什么？作为一名跑步者，你有哪些特点可以帮助你完成马拉松的写作和发表研究论文？或者，同样的特质让你在这两方面都很成功？
Melissa Dell：没错。我参加的最长的赛跑是100英里。大多数时候我只是喜欢，我真的很喜欢在外面呼吸新鲜空气。我确实认为它能建立纪律和专注力，这些都更广泛地有用。
Nathan Nunn：你的研究绝对不会回避试图回答重大问题。由于缺乏因果识别，很多人通常会给出难以令人信服的回答。因此，如果一个人想解决这样的问题，往往必须为此做出牺牲。然而，你自己的研究能够以令人信服的身份回答这些问题。你如何能够回答大局问题，但以一种方式，是很好地确定？
Melissa Dell：我对很多问题很感兴趣，而且我在回答大多数问题时没有太大的动力。世界是一个复杂的地方，很难分析到底发生了什么。但我确实试着把有趣的问题放在第一位，偶尔会偶然发现特别适合揭示它们的背景。写一篇论文需要很长时间，所以你不需要太多这样的背景！
Nathan Nunn：实际上，您的所有项目都需要收集主要数据。在你自己的研究中，什么通常是第一位的：数据的发现/收集、研究问题或识别策略？
Melissa Dell：这三者都是研究想法的基本要素，其核心要求将一个背景（与相关数据和可产生因果识别的变化）与一个研究问题和一种实证方法相联系。Richard Feynman，20世纪最有影响力的物理学家之一，曾经被问到他是如何产生如此多开创性的研究想法的。他回答说，他保留了两份清单——一份定义明确的问题清单和一份数学工具清单。一个研究想法需要把他的想法列表中的一个问题与另一个列表中的一个工具联系起来。他努力工作，不断扩大自己的清单，并做日常记忆练习，以保持他们的首要思想，以便最大限度地形成联系。我喜欢这种思考研究的方式。你需要提出一系列你感兴趣的问题。要回答这些问题，没有捷径可走，这需要了解各种不同的背景。要想把这些语境转化为思想，就需要把这些点联系起来，比如它们如何与经验方法结合起来，以及你感兴趣的问题。首先添加到列表中的内容对我来说有点无关紧要，这取决于特定的文章。我认为最初让研究变得如此困难的一个重要原因是你的列表开始很短，但幸运的是，随着时间的推移，它们会增长很多，因为写一篇论文总是会引发更多有趣的问题，并提供学习新的背景和方法的机会。
Nathan Nunn：你如何展望未来10年经济史领域的变化？它最大的挑战是什么？它最大的贡献？
Melissa Dell：我认为，经济史已经成熟，可以由更广泛的数据科学革命来进行革命，就上一代人的计量革命一样。有那么多极其丰富的历史数据源从未被开发利用，因为它们太庞大，无法手动数字化和组织利用起来。这些可以是档案表的扫描；来自历史报纸、*文件等的大量文本数据；甚至包括历史图像或视频片段。计算机视觉、深度学习和自然语言处理方面的最新进展，使得访问几年前难以想象的数据成为可能，尽管要使这些工具适应我们的应用，确实需要非同寻常的投资。人们常常把人工智能与思维联系起来，但把它最适合的技术前沿交给感知，即，感知表格、文本等的内容。这是我最近投入最多的，因为新数据的可能性（回答我列表上的一些还没能取得进展的问题）让人难以置信地激动！
Nathan Nunn：你对从事经济发展和经济史交叉工作的年轻学者有什么建议？
Melissa Dell：通过广泛深入地阅读相关的社会科学文献，投资于学习你感兴趣的背景知识。投资于你的技术技能而不仅仅是计量经济学，而且还有深度学习、自然语言处理等，因为拥有很强的技术能力会开辟出大量的原始素材。以我的经验来看，这不是一件你自己不知道就可以外包的事情。
Nathan Nunn：如果你能改进一下经济史研究的方法，那会是什么呢？同样的问题，但为了经济发展？
Melissa Dell：我认为，研究越透明、越开放越好，因为这使每个人都更容易理解我们观察到的模式的驱动力，并以此为基础进行建模。透明度不仅仅是确保分析是正确的（尽管这当然很重要），而且是让其他人更容易理解，并建立在你的工作之上，而不是必须重新发明*。我希望看到更多的数据可视化工具伴随着研究项目，这样其他人就可以很容易地看到数据的变化，而不必通过潜在的几十个表（算上附录！）去了解发生了什么。对于大型投资，例如广泛适用于许多研究人员提出的问题的数据集的管理，开放存取的数据管理协作可能非常强大，但很少发生。我目前正与一家软件公司合作，为管理和传播历史数据集的开放式访问协作构建一个在线平台，我认为更多鼓励研究团队合作创造知识的项目将非常强大。
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长按以上二维码可以读Dell的博士论文
下面是Melissa Dell教授几篇重要文章的数据和程序，各位可以自行长按以下二维码直接下载文章对应的数据和程序，然后对照着文章复制出相应的实证结果。对于想要学习RDD方法的学者，这是一个完美的机会，毕竟Melissa Dell在学术界被誉为“RDD女王”。如果想要了解更多关于RDD方法的内容，也可以到社群交流访问，后面也会继续关注这些最新方法。
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下面是Delissa Dell教学生使用ArcGIS软件做分析的Lecture notes，可以免费下载学习。
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可以长按二维码参考Melissa Dell教授的ArcGIS分析教程。
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在谷歌学术上的引用量如下：
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Source: https://www.aeaweb.org/about-aea/honors-awards/bates-clark/melissa-dell
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