Regression DID 是哪两重DD?

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分析数据为完全平衡的面板数据，使用Regression DID.是不是一定需要采用固定效应（FE)模型？DID的双重差分体现在哪里？

如果使用FE,即进行去样本均值处理，也想当于做了一个D,其是不是多此一举？还是直接用ols即可？

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关键词：regression regressio regress DID ESS 模型 平衡 样本

FE 只是为了克服“遗漏变量偏误”，因此，通过组内差分去除那些不随时间变化的影响因素；

DID 试图分离“政策效应”和“时间效应”，因此需要先对 treat 组和 control 组的数据进行时序差分，treat 组的差分中包含了两种效应，而 control 组的差分中仅包含“时间效应”；接下来，进一步对上述结果相减，即可分离出政策效应。

图示如下：

    *-------------------------  ---------
    * Group   |  Pre   Post       Change
    *-------------------------  ---------  
    * Treat   |  Y0     Y1       (Y1-Y0)    时间效应+处理效应
    *                               -
    * Control |  C0     C1       (C1-C0)    时间效应
    *-------------------------  ---------
    *
    *     D-in-D         (Y1-Y0)-(N1-N0)    处理效应

ps，我觉得你还是需要多花点时间好好理解一下两种方法的基本原理。

thanks.
按照上述对DID 的描述，其实际上通过差分已经将不随时间改变的个体效应消除了，因此，没有必要再选择FE?