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did分析法详解(如何判断did实证结果是否理想)

did分析法详解(如何判断did实证结果是否理想)

更新时间:2024-09-06 09:12:13

did分析法详解

经济学家在评估某项政策或事件的处理效应时,常使用反事实框架,将受到处理 (处理组) 的数据 (实际可观测到),与假如未受到处理的数据 (反事实),之间的差异称为“处理效应”。由于未受到处理的数据是反事实的,并不能被实际观测到,因此常寻找各个方面都与处理组相似的、未受到处理的控制组,作为处理组的反事实的替代,处理组前后变化与控制组前后变化之差为“处理效应”。

在估计处理效应时,如果处理组仅有一个被处理对象,使用合成控制法(Synthetic Control Method,简记 SCM)。如果处理组有多个被处理对象,使用倍分法 / 双重差分法 (Difference in differences,简记 DID 或 DD) ,如果被处理时间是同一时间点,使用传统 DID;如果被处理时间是不同时间点,使用多期 DID。

DID 是估计处理效应中应用最广泛的计量方法。该方法的思想最初是由医学家 John Snow (1855) 年研究伦敦的霍乱流行时提出的,由 Obenauer 和 von der Nienburg (1915) 研究最小工资法的影响效应时引入经济学。为估计处理效果,比较处理后与处理前的差异,利用处理组的前后变化减去控制组的前后变化,就是处理效应,故名“双重差分”。DID 需要满足的前提假设是,处理组与控制组在未受到处理前必须具有相同的变化趋势,这就是“平行趋势”或“共同趋势”假设。

如果检验发现满足共同趋势假设,则可以直接采用 DID 方法;如果检验发现不满足共同趋势假设,需要使用基于倾向得分匹配法的双重差分法 (PSM-DID)。PSM-DID 的基本思想是,在总的控制组中使用 PSM 方法构造出一个与处理组具有共同趋势的控制组,即在总的控制组中选择与处理组具有相同或相似倾向得分值的样本,作为处理组的实际使用的控制组,使得处理组与控制组满足共同趋势假设。

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