何时需要结构模型
比较结构方法与简约式方法的适用范围，给出选择方法的标准。
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结构估计入门
本课程面向已经掌握 DID、TWFE 等简约式方法的经济学研究生，介绍结构估计的基本概念与方法：模型设定、识别、最大似然估计、矩估计、模型验证和政策反事实分析。数学推导限于理解方法所必需的部分。
方法选择判断一个研究问题是否需要结构模型。
文献阅读从行为假设、数据、识别、估计、验证与反事实几个方面分析论文。
计算用 Stata、R 或 Python 完成农机服务采纳模型的估计。
课程内容
模型的设定
以农机服务采纳为例，说明决策者、状态、选择、效用、随机项、识别与反事实的设定。
进入模块 →数学预备知识
概率、期望、方差、AR(1) 过程和数值优化，附三个数值实验。
进入模块 →估计方法：MLE、GMM、SMM 与间接推断
四种方法的目标函数、适用条件及相互关系。
进入模块 →发展经济学中的应用
技术采纳、教育补贴、微型金融、迁移与风险分担四篇论文。
进入模块 →实例：农机服务采纳模型
模拟数据、最大似然估计、拟合检验与补贴反事实，附 Stata 和 Python 程序。
进入模块 →自测与阅读建议
十道自测题、八周学习安排和参考资料。
进入模块 →补充内容
常见的扩展模型
静态二元 logit 模型可以从四个方向扩展：多选项与价格内生、动态选择、多个决策者之间的博弈，以及自选择与边际处理效应。每一章以一个发展经济学问题为例，并附一个数值实验。
课程使用的例子
课程以农户是否购买农机作业服务为例。农户根据服务价格、经营规模、距离和服务质量作出选择。模块 2 把这一选择设定为静态 logit 模型，模块 6 利用随机代金券带来的价格变化识别价格敏感度，并预测不同补贴率下的采纳率。
该模型不包含服务商进入、供给能力约束、价格内生性和一般均衡效应。这些因素限制了反事实结论的适用范围，相应的扩展模型见“常见的扩展模型”。