2023年国内必读的TOP3-DID论文

来源：数量经济学

2023年国内必读的TOP3--DID论文：

《数量经济技术经济研究》+《产业经济评论》+《东北财经大学学报》

1、《交错双重差分：处理效应异质性与估计方法选择》

来源：《数量经济技术经济研究》

2022年第9期

中文关键词: 交错双重差分  处理效应异质性  异质性—稳健估计量  应用场景

作者：刘冲、沙学康、张妍

中文摘要:双重差分法是社会科学中进行因果推断和政策评估时最广泛采用的研究手段。然而,近年来不断涌现的前沿文献发现,对于交错双重差分的情形,因存在处理效应异质性,采用传统双向固定效应模型可能会造成严重的估计偏误。为此,理论计量领域诞生了多种异质性—稳健的估计方法,但这也让应用者在实践中对如何选取合适的估计方法、如何验证前提假设产生困惑。本文阐释了处理效应异质性导致潜在偏误的根源,总结了三类异质性—稳健估计方法的经济学直觉。本文对比了这些方法的核心假设、应用场景和估计量性质,通过模拟数据检验了估计效果,并对验证“平行性趋势”假设进行了深入讨论。最后,针对国内当前的使用现状,本文结合应用案例和现有综述文章,为应用研究者提供了操作建议。

这篇论文为大家介绍了经典的双重差分知识回顾，针对交错双重差分使用双向固定效应估计的潜在问题进行了详细的阐述，接下来介绍了三类异质性稳健估计量。

针对组别时期平均处理效应，差补估计量以及堆叠估计量分别详细的介绍了理论知识和前提假设以及使用建议等。并对不同估计量进行了对比，进行了软件命令的介绍。通过模拟数据介绍了相关异质稳健估计量。

2、从双重差分法到事件研究法

作者：黄炜，张子尧，刘安然

摘 要：近年来双重差分法在政策评估领域得到了广泛应用，然而由于对双重差分法的识别假 设等基本问题理解不够准确或存在误解，部分研究出现了随意添加控制变量、错误解释平行趋势检 验等一系列问题。本文试图对双重差分法进行系统性的归纳梳理，以厘清在双重差分法实践应用中 的一些相关基本问题。本文分析了双重差分法的识别假设及其经济含义，归纳了研究中常见的几类 双重差分法的设定方式，详细分析了控制变量的选取、平行趋势检验以及组间线性时间趋势的控制 等应用中的常见问题。针对近年来使用逐渐增多的交错双重差分法及其可能存在的偏误，本文建议 使用动态双重差分法和事件研究法作为基准识别策略，并详细说明了二者的使用方法、相互关系和 注意事项。最后，本文强调了使用双重差分法进行实证研究的其他问题，包括重视真实的制度背景、对政策外生的理解、溢出效应的处理以及一般均衡视角下的成本收益分析等。

关键词：因果推断；双重差分法；事件研究法；实证研究

3、多时点双重差分法的潜在问题与解决措施

作者：王鹏超 韩立彬

摘 要：多时点双重差分法具有“准自然试验”特征，可以相对干净地识别因果效应，广泛应用于与政策 评估相关的研究中，但需要注意的是，必须重视其可能存在的估计偏差问题。本文总结了多时点双重差分 法存在的问题和相应的解决措施。通过梳理最新文献发现，多时点双重差分法回归系数识别的是组别—时 间处理效应的加权平均，而非受处理个体的平均处理效应。在异质性处理效应下，多时点双重差分法估计 系数有偏，严重时估计系数符号会与真实系数符号相反。目前文献上提出的解决措施可以归结为“一个诊 断方法”和“三类解决方法”。其中，“诊断方法”为 Goodman-Bacon 分解定理，“三类解决方法”分别是 加总法、两步回归法和堆叠型双重差分法。

关键词：双重差分法（DID）；多时点双重差分法；异质性处理效应；组别—时间处理效

转自：“经管学苑”微信公众号

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