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1. **DID方法需要满足的五个条件检验
   
2. **1.共同趋势假设检验
   
3. tab year, gen(yrdum) //产生year dummy，即每一年一个dummy变量
   
4.      forval v=1/7{
   
5. gen treated`v'=yrdum`v'*treated
   
6. }                     //这个相当于产生了政策实行前的那些年份与处理虚拟变量的交互项
   
7. xtreg ln_w did treated*  i.year ,fe  //这个没有加控制变量
   
8. xtreg ln_w did treated* $xlist i.year ,fe //如果did依然显著，且treated*这些政策施行前年份交互项并不显著，那就好
   
9. xtreg ln_w did treated* $xlist i.year if union!=1 ,fe //我们认为工会会影响这个处理组和控制组的共同趋势，因此我们看看union=0的情形
   
10. 
    
11. **2.政策干预时间的随机性
    
12. gen time1 = (year >= 75) & !missing(year)  //政策执行时间提前到1975年
    
13. gen treated1= (idcode >2000)&!missing(idcode) //政策执行地方为idcode大于2000的地方
    
14. gen did1 = time1*treated1  //这就是需要估计的DID，也就所交叉项
    
15. gen time2 = (year >= 76) & !missing(year)  //政策执行时间提前到1976年
    
16. gen treated2= (idcode >2000)&!missing(idcode) //政策执行地方为idcode大于2000的地方
    
17. gen did2 = time2*treated2  //这就是需要估计的DID，也就所交叉项
    
18. xtreg ln_w did1 $xlist i.year,fe
    
19. xtreg ln_w did2 $xlist i.year,fe //看看这两式子里did1和did2显著不
    
20. 
    
21. **3.控制组将不受到政策的影响
    
22. gen time = (year >= 77) & !missing(year)  
    
23. gen treated3= (idcode<1600 & idcode>1000)&!missing(idcode) //我们考虑一个并没有受政策影响地方假设其受到政策影响
    
24. gen did3 = time*treated3  
    
25. xtreg ln_w did3 $xlist i.year,fe //最好的情况是did3不显著，证明控制组不受政策影响
    
26. 
    
27. **4.政策实施的唯一性，至少证明这个政策才是主要影响因素
    
28. gen time = (year >= 77) & !missing(year)  
    
29. gen treated4= (idcode<3000 & idcode>2300)&!missing(idcode) //我们寻找某些受到其他政策影响的地方
    
30. gen did4 = time*treated4  
    
31. xtreg ln_w did4 $xlist i.year,fe //did4可能依然显著，但是系数变小，证明还受到其他政策影响
    
32. 
    
33. **5.控制组和政策影响组的分组是随机的
    
34. xi:xtivreg2 ln_w (did=hours tenure) $xlist i.year,fe first //用工具变量来替代政策变量，解决因为分组非随机导致的内生性问题

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• 【只能采用核匹配】PSM-DID方法的stata操作的详细步骤.pdf
• 范子英教授：如何科学评估经济政策的效应.docx

2021-2-20 10:33:26 上传

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关键词：学习资料 PSM DID missing XTIVREG

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Jane0125 发表于 2021-8-26 15:37
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我刚试了下是可以的

Jane0125 发表于 2021-8-26 15:37
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解压后的版本也私信给你了