如何通过计量识别X对Y的影响中，政策Z的调节作用？面板数据的政策评估效果的方法选择

如何通过计量识别X对Y的影响中，政策Z的调节作用？（面板数据的政策评估效果的方法选择）

目前面板数据的时间范围是2013-2018年，想评估2017-2018年实行的某个政策（所有样本都需要执行该政策）是否减弱了X对Y的冲击。
是否可以基于政策推行的年份设置01虚拟变量，将2013-2016未推行政策的年份设置为0，2017-2018推行政策的年份设置为1，将虚拟变量与核心解释变量X的交互项引入模型进行回归，如果交互项的系数显著且符号与X相反，则说明该政策的推行会减弱X对Y的影响。
有一些不太确定这个方法是否可行，因为以年份为标准设置虚拟变量可能包括了其他的影响因素，不仅仅是政策推行与否的差别。
所以考虑这个因素，是否可以补充说明在模型控制了其他变量的情况下，2017-2018年与2013-2016年主要的差异体现在政策上，从而说明该方法能比较好的衡量限额政策的影响呢？
进一步保险起见，是不是把加入年份虚拟变量的交互项当成年份异质性来分析，然后在解释结果的时候说一下不同年份的差别主要在限额政策上，这样的逻辑会不会更好一些？而不是说通过这种交互项的方法识别政策的效果？

在理论模型上考察政策的影响方式。这决定了计量模型里加入政策变量的方式。

nuomin 发表于 2020-6-3 10:56
在理论模型上考察政策的影响方式。这决定了计量模型里加入政策变量的方式。

政策起到的是调节作用。这种情况可以通过加入以政策推行年份为标准构建的虚拟变量，和核心解释变量的交互项来看吗？

你直接加入年度固定效应就好了，如果结果那一年显著就可以解释，如果你单独设定虚拟变量还有一个问题，政策一般都会涉及到滞后性，因为政策需要一定时间才能发挥作用。此外还有政策如果被提前知道，可能也会在政策实施前对结果产生影响，所以还挺麻烦的，最简单的方式就是加year fixed effect。

laosaobaow 发表于 2020-6-9 17:25
你直接加入年度固定效应就好了，如果结果那一年显著就可以解释，如果你单独设定虚拟变量还有一个问题，政策 ...

谢谢您的回复。
所以是直接看施行政策的年份系数是否显著吗？
好像没怎么看到过这种做法
然后我的回归结果2013-2018年年份都是显著的。。

幽冥项链 发表于 2020-6-9 17:29
谢谢您的回复。
所以是直接看施行政策的年份系数是否显著吗？
好像没怎么看到过这种做法

我也很少弄政策的调节作用，因为加交互项可能又出现高度共线性，一般都是直接用DID研究政策，而且我看很多论文都是直接加某一年的虚拟变量，提前做一个structural break的检验，如果有断点的话就加入那一年的虚拟变量，例如国际金融危机的年度虚拟变量，更多的是直接用年度固定效应，不考虑政策调节作用。你说的交加互项，虚拟×变量我也见过有一些论文这么弄，最好还是找一下你这个话题的权威先前文献，看他们怎么弄，如果他们没有加政策，直接加控制变量的话你最好也别搞。

我现在帮你查一下把，确实没做过这种。

laosaobaow 发表于 2020-6-9 18:21
我也很少弄政策的调节作用，因为加交互项可能又出现高度共线性，一般都是直接用DID研究政策，而且我看很多 ...

嗯嗯非常感谢。
是的，一般做政策评估的实证论文，通常关注的问题是政策对Y的影响，把政策当成核心关注的解释变量，采用的方法有DID、PSM、RD、IV等。
但是由于这里想关注的是在X对Y的影响中，政策的调节作用，与一般做政策评估的论文有一些差别，所以我理解可能不适用于传统政策评估方法，而是可以通过在实证模型中加入政策推行年份的虚拟变量与核心解释变量的交互项的方式来衡量政策冲击？
我也看了一些文献，确实没看到比较相关的QAQ，所以比较疑惑

楼主您好，我现在也遇到了同样的问题，想请教一下您是怎样解决的呢？谢谢!

遇到同样问题，请教下楼主最后怎么做的？