多期雙重差分法,政策實施時間不同的處理方法.doc

多期雙重差分法,政策實施時間不同的處理方法 今天，計量經(jīng)濟圈主要給圈友引薦一些平時在咱們社群問得比較多的問題多期雙重差分法和一些要點。 我們想檢驗修建地鐵對城市環(huán)境污染的影響，那么我們想到的是使用DID方法來得到因果關(guān)系。但是，我們有疑惑的地方是，各個城市修地鐵的時間有先有后，而標(biāo)準(zhǔn)的雙重差分方法一般要求t為同一時間點，比如20xx年。對于這個問題，我們可以采用多期DID方法，將所有還沒有修建地鐵的城市作為控制組，把已經(jīng)修建地鐵的城市作為處理組，即使最終所有城市都修建了地鐵，我們也可以把還沒有修建地鐵之時的城市作為控制組。簡單點講，就是每個修建地鐵的城市的DID交互項在數(shù)據(jù)中顯示的不一樣，因為DID交互項是兩個虛擬變量的乘積：treated（是不是修建了地鐵）和time（修建地鐵的時間）。這個DID的交互項等于1的情況是，這個城市在具體某年修建了地鐵，而對于在修建地鐵之前的年份，這個城市的DID交互項等于。這就表明，我們在多期DID使用中不再有統(tǒng)一的政策實施年份，而是允許每個城市都有自己的政策實施年份。這樣是不是有助于解決我們遇到的大部分問題。對于那些壓根到目前為止都沒有地鐵的城市，那他的DID（自然不用說）就是等于0，因為他的treated始終是為0，屬于我們的控制組樣本。 注意，現(xiàn)在就是一個普通的xtreg回歸，但是這里有些地方需要注意。第一，我們平時經(jīng)?？吹降膖reated+time+treated*time+協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)DID組合已經(jīng)不見了，現(xiàn)在只剩下了treated*time這個DID交互項和協(xié)變量了。第二，我們盡量控制一下城市的個體效應(yīng)和時間效應(yīng)，來消除那些會影響DID交互項估計的不可觀測因素和時間效應(yīng)。下面這個多期DID模型就是如此的，t是時間效應(yīng)，i是城市效應(yīng)，Xit是隨著時間變動的協(xié)變量，BC*After就屬于咱們感興趣的DID估計量。第三，這里面的treated(就是BC)虛擬變量當(dāng)然可以靈活地替換為其他連續(xù)變量，比如，我們不僅對是否修建地鐵對環(huán)境影響感興趣，更是對修建地鐵的里程對環(huán)境影響感興趣。我們可以把BC替換成地鐵的里程(length)，然后我們的準(zhǔn)DID交互項就是length*After。這種DID設(shè)置的靈活性讓這種方法有很大的適用性。如果有時候我們不知道處理組具體怎么選擇，那該如何設(shè)計方法呢？比如我們想要研究一下，美國政府對那些破產(chǎn)的按揭房（金融危機之后的事情）興起了一個維護修理的政策舉動，那這些房子就不至于破敗不堪而影響了周圍房子的價格。此時，我們就想看看這個政策舉動對周圍房子的價格的影響，但我們并不知道到底多遠的距離才叫“周圍”。我們可以通過非參數(shù)估計方法得出一個大概的cutoff點，然后在這個范圍內(nèi)進一步細(xì)分為一些小距離，e.g., 1公里以內(nèi)，1公里-2公里，2-3公里，然后這三個虛擬變量分別作為三個方程的處理組與