【摘要】对基于非实验数据的处置效应研究,模型设定的稳健性关系到研究的可信性。本文基于子集分割思想,构建模型误设标准误差,即MMSE。特定情形下,本文证明正确设定的模型中MMSE与标准误差之比依概率收敛于0。蒙特卡洛实验表明,分割点选择不影响其渐近性质,但影响其有限样本表现,模型误设程度会影响比值的收敛性。将MMSE应用于实际案例分析,发现MMSE可以比较有效地识别有欠稳健的模型。