反事实分析框架是因果推断的重要组成部分,来源于微观项目评估领域,现已成为宏观政策评价的主流思想。由于前提假设严格、宏观数据不足等问题的存在,传统的双重差分、倾向匹配等方法并不适合直接用于宏观政策评估,学者们在此基础上发展出了双重差分倾向得分匹配法,合成控制法等一系列方法,共同构成了政策评价中的“反事实”。本文首先对常用的“反事实”方法进行梳理,然后引入了交互效应反事实模型。交互效应反事实模型既可看作是双重差分法在估计方法上的推广,也可以认为是将交互固定效应模型纳入到反事实框架。创新之处在于,本文以前人研究为基础,结合面板交互固定效应模型、非线性平滑转换模型和反事实分析框架,建立了非线性的交互效应反事实模型,推导证明了模型中的样本平均处置效应的可识别性和一致性,并给出估计步骤。接下来将交互效应反事实模型与DSGE模型、双重差分法、合成控制法等常用的宏微观政策评价方法进行对比分析,证明其在稳健性、操作性和可解释性上具备一定的比较优势。以定性分析为依据,通过蒙特卡罗模拟对交互效应反事实模型在有限样本下的评估效力进行了定量分析。在理论研究的基础上,以最近较为活跃的“撤县设区”政策为关注点进行实证检验,并运用双重差分方法和无协变量的交互固定效应模型验证了结论的有效性。结果显示,在全国范围内撤县设区政策对农民人均纯收入具有显著的负面影响。