360°无死角掌握DID专题丨9月19日精彩抢先听

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9月19日_DID专题公开课精彩返场：

对政策评价方法中双重差分的最新研究进展即交叠 DID(Staggered difference in difference) 的发展脉络进行梳理，并对国内发文中采用该方法的论文进行归纳，进而对国内发文中交叠 DID 的应用范式进行归纳，最后提出交叠 DID 应用的相关建议。

精彩剧透：

DID与“Staggered”/“Generalized”已经成为社会科学政策评价领域中的基准应用方法。

在交叠 DID 新方法的应用上，国内的学术界的跟进也非常迅速，基本上与研究方法梳理类的论文同步，也与国际学术界同步。

从已经刊发的论文看，交叠 DID 异质性稳健估计方法，主要应用在稳健性分析部分。

部分论文，主体模型已经采用了交叠 DID 异质性稳健估计方法，今后可能会成为一种主流趋势。

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360°无死角掌握DID

=传统DID+多期DID+DID模型扩展+空间DID+交叠DID

DID专题秋季继续精彩丨DID课程第十期啦

原理+操作+论文应用

通过19篇例文全面掌握DID在学术论文中的应用

培训时间：2023年9月23-24日，30日（三天）

培训方式：远程直播，提供全程录播回放+独家资料（含do）+课后答疑

培训安排：9:00-12:00；14:00-17:00；答疑

本次升级：

+ 加强了基础性的操作

+ 细化了多期DID的章节

+ 增加了DID领域的新近研究成果

+ 解读传统方法的不足及改进的论文

课程目标：

√ 通过3篇范例论文掌握多期DID（渐进DID）

√ 通过3篇范例论文掌握DID模型扩展

√ 通过3篇范例论文掌握空间DID

√ 通过10篇范例论文掌握交叠DID

讲师介绍：

崔百胜，厦门大学经济学博士，上海师范大学教授。

主要讲授研究生《空间计量经济学》、《中级应用计量经济学》、《货币理论与政策》等课程。教学使用软件为Stata和Matlab软件，熟悉相关软件的操作与使用。

主要研究领域为货币理论与政策、动态一般均衡模型、空间计量经济学。主持国家社会科学基金项目，教育部人文社会科学基金项目，以及上海市教委科研创新项目等在内的多项课题。在CSSCI期刊发表学术论文30余篇。参与编写《空间计量经济学——现代理论与模型》、《经济计量研究指导——实证分析与软件实现》等专业教材。

Stata金牌讲师，已经通过9期DID课程帮助500+学员掌握DID.

课程大纲：

9月23-24日：传统DID+多期DID+DID模型扩展+空间DID

一、传统DID（3h）

1.1 课程导言

1.1.1 政策评估主流方法

1.1.2 国内顶刊DID刊文情况与模型类型梳理

1.1.3 建立因果关系

1.1.4 DID政策评估，如何识别两种错误的反事实

1.2 模型构建

1.2.1 政策效果不随时间而变

1.2.2 政策效果随时间变动

1.3 Stata实现

1.3.1 DID数据生成与处理

1.3.2 基于DID基本原理的Stata实现

1.3.3 两种政策效果比较

1.3.4 五种传统DID命令与Stata17官方新命令估计结果分析

二、多期DID（渐进DID）（3h）

2.1 多期DID政策效应的动态图形展示

2.1.1Beck_Levine(2010)经典图形展示

2.1.2coefplot命令动态图形展示

2.2 多期DID平行趋势检验图形实现

2.2.1 图示法

2.2.2 系数检验法

2.3 安慰剂检验的Stata实现

2.3.1 政策实施时间前置的安慰剂检验

2.3.2 处理组随机化处理的安慰剂检验

2.4 队列DID

2.5 三重差分模型（DDD）

2.6 例文精读3篇

[1] 曹清峰.国家级新区对区域经济增长的带动效应——基于70大中城市的经验证据.中国工业经济,2020(07)

[2] 任胜钢等.排污权交易机制是否提高了企业全要素生产率——来自中国上市公司的证据.中国工业经济,2019(05)

[3] Beck,T., Levine, R. & Levkov, A. (2010). Big Bad Banks? The Winners and Losers from Bank Deregulation in the United States. The Journal of Finance,65(5), pp.1637-1667

三、DID模型扩展（3h）

3.1 PSM-DID

3.1.1 PSM估计的三种程序实现

3.1.2 共同支持检验（common support）

3.1.3 多期面板数据PSM-DID的Stata实现

3.1.4 例文精读1篇：孙晓华等. “营改增”促进了制造业与服务业融合发展吗.中国工业经济,2019(08)

3.1.5 例文精读1篇：谢申祥等.传统PSM-DID模型的改进与应用.统计研究,2021 (02)

3.2 时变处理时间与持续期的灵活面板DID因果分析

3.3 异质性处理效应下的双向固定效应估计与模糊DID应用

3.3.1 模糊DID（Fuzzy DID）估计量与Stata实现

3.3.2 异质性处理效应时，双向固定效应估计还稳健吗？

3.3.3 异质性处理效应存在时的解决方法：模糊DID

3.3.4 例文精读1篇：

Chaisemartin,Clément de, and XavierD’Haultfoeuille.“Two-Way Fixed Effects Estimators with HeterogeneousTreatment Effects.” American Economic Review 110, no. 9(September 2020):2964–96.

四、空间DID（3h）

4.1 忽略空间因素的DID结果可靠吗？

4.2 空间DID模型构建

4.3 政策评估的空间效应分解

4.4 存在溢出处理效应时的稳健DID估计

4.5 例文精读3篇

[1] 排污权交易、二氧化硫排放与经济高质量增长——基于空间双重差分模型

[2] Chagas,André L.S, Azzoni C R , Almeida A N . Aspatialdifference-in-differences analysis of the impact of sugarcane production onrespiratory diseases. Regional Science and Urban Economics, 2016.

[3] ClarkeD. Estimating difference-in-differences in the presence of spillovers[J]. 2017.

9月30日：交叠DID

（1）交叠DID的图形展示， 更容易对交叠DID的具体类型进行直观展示，以便于确定合理的模型形式；

（2）结合国内外的文献，对交叠DID的估计方法进行系统梳理，重点讲授当前主流文献中引用率较高的三大类共6种交叠DID的估计方法，以便于根据自己数据和事件的主要形式，选择合适的估计方法；

（3）中文近期文献，以便于了解国内对交叠DID研究的最新进展。

一、交叠DID应用建议

1. 如何在多期与处理时间变化时，选择合适的DID估计量？

2. 如何处理非平行趋势的情况？

3. 如何在少量处理单位情况下进行科学抽样？

4. 交叠DID的图示法

5. 交叠DID新命令一览

6. 文献解读

[1] De Chaisemartin C,D'Haultfoeuille X. Two-way fixed effects and differences-in-differences with heterogeneous treatment effects: A survey[R]. National Bureau of Economic Research, 2022.

[2] 刘冲,沙学康,张妍.交错双重差分:处理效应异质性与估计方法选择[J].数量经济技术经济研究:1-28.

二、交叠DID分解

1. TWFE在交叠DID估计中的偏误分解

2. 交叠DID的Bacon分解与Stata实现

3. 文献解读

[1] Goodman-Bacon, Andrew, “Difference-in-differenceswith variation in treatment timing,” Journal of Econometrics, 2021, 225 (2),254–277.

三、三类交叠DID的异质稳健估计

（一）组别-时期平均处理效应

1. DeChaisemartin和 d'Haultfœuille (2020) 提出的估计量 (did_multiplegt)

2. Sun 和Abraham (2021) 提出的估计量 (event study interact)

3. Callaway 和 Sant’Anna (2021) 提出的估计量 (csdid)

4. 文献解读

[1] De Chaisemartin C, d'Haultfoeuille X. Two-way fixed effects estimators with heterogeneous treatment effects[J]. American Economic Review, 2020, 110(9):2964-96.

[2] Sun L, AbrahamS. Estimating dynamic treatment effects in event studies with heterogeneous treatment effects[J]. Journal of Econometrics, 2021, 225(2): 175-199.

[3] Callaway B, Sant’Anna P H C.Difference-in-differences with multiple time periods[J]. Journal of Econometrics,2021, 225(2): 200-230.

（二）插补估计量

1. Borusyaket al.(2021)提出的估计量 (did_imputation)

2. Gardner(2021)提出的估计量（did2s）

3. 文献解读

[1] Borusyak K,Jaravel X, Spiess J. Revisiting event study designs: Robust and efficient estimation[J]. arXiv preprint arXiv:2108.12419, 2021.

[2] Braghieri L, Levy R, Makarin A. Social media and mental health[J]. American Economic Review, 2022, 112(11): 3660-3693. new

（三）堆叠回归估计量

1. Cengizet al.(2019)提出的估计量(stackedev)

2. 文献解读

[1] Cengiz D, Dube A, Lindner A, et al. Theeffect of minimum wages on low-wage jobs[J]. The Quarterly Journal of Economics,2019, 134(3): 1405-1454.

四、DID与合成控制的结合：合成DID

1. 合成DID的原理与应用领域

2. 合成DID的命令实现

3. 文献解读

[1] Arkhangelsky D, Athey S, Hirshberg D A, et al.Synthetic difference-in-differences[J]. American Economic Review, 2021,111(12): 4088-4118.

课程优惠：

前两天：2200元/ 1900元 (全日制本科及硕士在读优惠价)

最后一天交叠DID：1200元/ 1050元 (全日制本科及硕士在读优惠价)

l  JG学术培训老学员九折优惠；

l  折扣优惠与学生价不叠加。

报名链接：

前两天：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1733

交叠DID：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1862

三天联报：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1880

报名流程：

1. 点击对应课程报名链接；

2. 在线提交报名信息与订单，支付宝/银联/微信支付；

3. 确认发票信息，2个工作日发送至邮箱；

4. 开课前一周进交流群，获取课程资料；

5. 开课前一天远程测试。

课程咨询：

尹老师

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关键词：DID econometrics fixed effect Deregulation social media

近几年双重差分法在政策评估领域中被广泛使用，不论是国际顶级期刊还是国内顶级期刊，都发表了大量使用双重差分法进行政策评估的学术论文。

从国内期刊 DID 模型使用分析，结合国内外 DID 模型的演变和发展趋势，具有以下几点：

1. 国内 DID 使用的主体还是以某以事件冲击为研究对象，通过设置处理组与对照组，构建交乘项和双向固定效应模型来估计交乘项系数显著性，评估政策效果，但也出现了以连续型变量为研究对象的灵活设置政策变量。

2. 在 DID 模型的应用规范上，多数文献已经非常规范，有关 DID 模型应用的主要步骤，如平行趋势检验，安慰剂检验，DID 结果估计等。但呈现的形式，已经多样化，有些在正文中呈现，有些以附件形式展示。

3. 在 DID 模型的结合应用上，PSM-DID 模型的应用仍是主流，但也出现了 DID 模型与其他模型之间的结合应用的趋势，如 DID 模型与精确断点回归模型。

4. 在 DID 模型的发展上，近 2 年相关成果非常多，如灵活弹性 DID模型，在解决相关单位进入处理组的时间及其持续期存在灵活变化时具有优势(flexpaneldid), 异质性处理效应的 DID(fuzzy did), 交型 DID(bacondecomp;did2s;csdid)。

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