Stata:各种DID估计量的比较分析

作者&投稿:霜询 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
~ 双重差分模型(Difference-in-Differences,DID)在政策评估中广泛应用,其起源追溯至1855年斯诺进行的霍乱传播实验。实验确立了反事实选择和平行趋势假设对DID模型设计的重要性。随着DID模型在现实世界的广泛应用,不同学者基于不同假设条件开发了多种稳健估计量。Albert Alex Zevelev于2022年在其GitHub仓库Compare-DiD-Estimators中,对两种不同类型的DID估计方法进行了介绍。仓库提供两个案例,案例1假设同质效应(constant TEs),案例2假设异质效应(constant TEs)。本文将同时介绍两个案例的代码,然后单独分析结果。

在案例1中,我们假设政策干预对所有个体的影响相同,即同质效应。DID估计方法在这一情况下可以准确地捕捉到政策影响的总体效应。但是,这种方法忽视了个体间可能存在的异质性,可能导致估计结果的偏差。

案例2则考虑了异质效应,即不同个体对政策干预的反应可能不同。在这一假设下,DID估计方法能够更好地识别不同子群体的效应。然而,异质效应的估计通常比同质效应更为复杂,需要更多的数据和假设。

Albert Alex Zevelev的仓库提供了一个对比不同DID估计方法的平台,包括经典的DID估计、固定效应模型、随机效应模型、以及考虑异质性的估计方法。这些估计方法在案例1和案例2中的应用展示了其在不同数据结构和假设条件下的表现。通过比较这些估计结果,研究者可以更全面地理解政策效果的多样性。

综上所述,选择合适的DID估计方法取决于研究问题的特性和可用数据的条件。在实际应用中,研究者应根据具体情况,结合平行趋势假设的满足程度、数据的异质性等因素,选择最合适的估计方法来评估政策效果。


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