图片来源：百度
一．引言自从AngirstandPischke()那本被誉为现代微观计量经济学圣经的《Mostharmlesseconometrics》出版以来，以DID、RD、IV为代表的一系列注重因果关系识别方法开始大行其道，遍布了国内外主要的经济学刊物，这些方法看似简单，但是有着很多复杂的变形与拓展。以其中应用最广的DID方法为例，已经远远不只是简单估计下交互项就完事，其中蕴含着许多丰富的经济学思想，与其说是一种计量方法，更不如说是一种思考问题的方式。下面就以几个个发表在国际top期刊上的论文来阐述其具体应用。二．带试点性质逐步推行的政策如何评价？对于那些具有明显试点性质，逐年推行的政策，如始于年福建的财政省直管县改革（海南和浙江早在上世纪80年代末开始的不予考虑），年在安徽、河南和湖北开始继续实行，年又在河北、吉林和江西进一步得到推广，最终在年实现全国普及。对于这一类政策，类似的还有农村税费改革，由于是否被选为改革试点，以及什么时候选为改革试点，明显具有一定内生性，因此直接进行DID显然是不合适的，那么应该如何评估这类政策的影响，DID在这里是否完全不可行，或者说要做些什么样的前期铺垫工作才能继续使用。为了回答上述问题，首先我们借助rubin的潜在因果分析框架，对DID的估计结果进行定义，如下所示所以DID如果要得到真实的ATT，必须假设（1）式其实就是我们常说的平行趋势假设，处理组如果在没有接受处理时，处理前后y的变化和参考组处理前后变化相同。由于处理组在事后如果没有接受处理的反事实情况，对于我们来说是缺失值，所以这里的事后平行是无法检验的。我们只能先检验事前平行，接受处理前y的变化率在组间是无差异的，即现在通常把处理组别虚拟变量跟处理前各年虚拟变量交互项的联合显著性检验。只有在满足事前平行的前提下，我们才有理由相信事后才可能平行。然而即使事前平行了，如果不是基于个体近似随机分配的（准）自然实验，事后也不一定平行。假设我们要测量某种营养剂对13岁小孩身高增长的促进作用，但是由于不是近似随机分配的准自然实验，我们不小心选择了大部分黑人和大部分黄种人作为处理组和对照组，虽然两者在13岁前的身高增长一致，满足平行趋势，因为黑人发育早，可能从13岁就发育，黄种人14岁以后才发育，这样DID会高估营养剂的作用，这时处理前的平行趋势并不能保证处理后的潜在趋势平行，所以事前平行趋势是DID的必要非充分条件。为了尽可能满足近似随机分配的自然实验，我们需要在（1）式中尽可能的控制影响是否被处理的一些前定外生变量，如上面这个例子中的肤色等。相对于OLS（差分估计）识别ATT的条件我们认为（1）式的识别条件要比（2）式宽松的多，只要求Δy而不是y满足条件均值独立假设（CIA），也就是说只要求y增长率的相对差异而非绝对值差异在组间不显著，这也是为什么现在DID应用范围这么广的原因。回到上面那个如何评价省直管县改革试点影响的例子，LiPeietal（）给我们提供了一个很好示范。如文章中表二条件和无条件的组间差异结果显示：国家是根据是否国家贫困县、国家粮食和棉花生产大县等八个指标选择一个县是否是财政省直管县，然后对影响经济社会发展的一组控制变量如年的文盲率和教育水平等进行无条件的组间均值差异检验，发现省直管县和非直管县之间仍然存在明显差异，但是在将前面八个选择指标放入做有条件的组间均值差异检验，此时结果不显著，如作者所说此时样本平衡了（AgarwalandQian,）。随后作者通过估计如下模型，上式通过将非时变的选择标准S与时间趋势多项式f(t)（这里表现为三次项）、事后时间虚拟变量post和各年时间虚拟变量year交互，作为类似（1）式中近似满足随机分配的控制变量X，起到满足事后平行趋势作用。结果如文中表三所示：同样MattewGentzkow（）也分析了那种短时间内在全国普及的渐进性政策，他将其间发生的外生冲击按照政策发生先后时间进行分组，以美国-年县级面板数据研究电视引入与投票率下降为例，如文中图七所示，用年二战结束和年FCC放开管制，将样本分为-引入电视的县、-年引入电视的县、以及年引入电视的县（年还没有引入电视的县从样本中去掉）将前两者视为处理组，与相应时间段的时间趋势交互，如文中表三所示，此时同样也控制了非时变的地区某年人口变量和时间趋势项的交互，从而识别了政策影响。如文中表二所示，此时关键要检验政策逐步实施时间年与地区经济社会发展状况无关，按照年人口、年人口密度等社会经济发展状况，将美国所有县分别进行三等分组，对最低等级组用电视引入是否发生在年及其以后作为因变量，用总收入对数、人口对数等8个经济社会发展变量回归，发现8个变量里面最多只有1个在5%水平上显著，联合显著性也不是特别高，从而验证了政策实施时间的外生性。如文中表一所示，由于各地区经济社会发展情况差异很大，先引入电视的都是经济发达的地区，为了排除是经济社会因素而不是电视引入导致投票率下降，有必要按照经济社会发展指标分样本回归，如文中表五所示发现无论是按照人口还是人口密度或者其他经济社会发展指标分类，无论是高、中、低指标组，电视引入时间越长的地方都导致投票率下降越多。综上，上面2个论文告诉我们评估带有试点性质、在全国逐步推行的渐进型政策，试点及其时机选择通常具有一定内生性，这样一个非严格意义上的准自然实验，可以通过控制决定试点选择与否的地区层面选择变量和时间趋势交互的办法，使得试点选择近似随机分配，从而满足事后平行趋势。三．如何评价全国一刀切的政策？对于类似始于年国庆节期间全国各城市免过路过桥费这样的一刀切政策，由于该政策是在同一时间对全国所有城市统一实施，不像其他绝大多数政策有明确地没有实施某个政策的参考组，没有实施个体和时间的双重差异，通常是不能进行DID估计的。但是ShiheFuandYizhenGu（）却另辟蹊径，利用年度—月（日）度两个时间维度差异的DID进行了识别。由于在通常的DID中，处理组其实也不是在样本期内一直被处理，也是在某个时间点以后才收到政策影响。因此把年全国98个城市的日度数据作为参考组（treat=0），年对应数据作为处理组(treat=1)，每年9月30日以后作为处理时间虚拟变量（post=1）,设定了如下模型进行估计：因此上述模型中的Notoll=treat*post（如果不存在年国庆节后的样本或者年国庆节后政策继续实施），从而对（4）式的面板FE估计可以看做是基于年度-日度双重差异的DID估计。P为空气质量指数，αi为城市固定效应，由于政策实施期间正好是国庆节，为了控制节假日的影响，本文引入Nationalday作为控制变量，每年国庆节为1，其他都为0。Notoll是本文北京看白癜风比较好的医院北京医院治疗白癜风多少钱转载请注明：http://www.xiebinbinb.com/blcwems/2078.html
