空间DID操作及应用手册（数据、代码）

一、空间DID模型简介

在传统双重差分模型基础上，充分考虑空间多重共线性的规避需求，构造了双重差分空间回归模型。

上述公式简介：

1、ρ表示SAR、SEM、SEM模型的空间自回归系数，即被解释变量的系数

2、Yit表示被解释变量

3、Xit,k表示相关解释变量，即表示影响Y的第k个解释变量

4、β0表示常数项

5、W表示生成的空间权重矩阵

6、Dit为组合的虚拟变量，即需要估计的参数。空间DID模型主要在原始空间计量回归模型基础上加入虚拟变量，例如Di表示分组变量，若个体i受政策实施的影响，则个体Di=1,表示属于处理组，对应的Di取值为1；若个体i不受政策实施的影响，则个体Di=0；另外再加上政策实施虚拟变量，政策实施之前取值为0，政策实施之后取值为1。另外Dit表示生成分组虚拟变量与政策实施虚拟变量的交互项。

二、操作应用简介

空间面板主要命令为：help xsmle

help xsmle

net install xsmle,all from ()

Requirements:Stata Version 10Data must be tsset or xtset

相关操作案例代码为：

# 计量经济学服务中心空间计量课程
cd E:\stata\data           //设置工作路径，调用数据
use product.dta, clear

该数据为包含美国48个州的如下变量，gsp州产出，pcap公共资本，pc民营资本，emp就业量，unemp失业率。

Gsp州产出 （gross state product）

pcap公共资本（public captial）

pc民营资本（private captial）

emp就业量（employment）

unemp失业率（unemployment rate）

由于产出、资本和就业量存在指数增长趋势，故需要对这些变量取对数

相关操作案例代码为：

# 计量经济学服务中心空间计量课程
gen lngsp = log(gsp)

gen lnpcap = log(pcap)

gen lnpc = log(pc)

gen lnemp = log(emp)

spmat use usaww using usaww.spmat

表示根据文件usaww.spmat来生成空间权重矩阵usaww，参见help spmat

本文首先生成地区以及时间相关的虚拟变量，首先设置48个州全部数据为1980-1986年为受到政策实施干预，此时时间虚拟变量t=1，而1970-1979年为0

另外设置前面20个州的数据为受到政策干预的州的组别，变量为code，最后生成spdid，spdid为t*code的交互项

三、双重差分空间滞后模型

#  计量经济学服务中心空间计量课程
 
          *========================================
          *           高级计量经济学
          *========================================
    
      *        计量经济学服务中心
   
      *           
          *       ===================================
          *          空间计量及Stata应用（1）
          *       ===================================

*-------------------------------------------------------------------------------               
*        参考资料：
*        《初级计量经济学及Stata应用：Stata从入门到进阶》             
*        《高级计量经济学及Stata应用：Stata回归分析与应用》
*        《高级计量经济学及Eviews应用》
*        《空间计量入门》 
*        《零基础|轻松搞定空间计量：空间计量及GeoDa、Stata应用》
*        《空间计量第二部：空间计量及Matlab应用课程》
*        《空间计量第三部：空间计量及Stata应用课程》
*        《空间计量第四部：《空间计量及ArcGis应用课程》
*        《空间计量第五部：空间计量经济学》
*        《空间计量第六部：《空间计量及Python应用》
*        《空间计量第七部：《空间计量及R应用》
*        《空间计量第八部：《高级空间计量经济学》
*-------------------------------------------------------------------------------
      

*-------------------------------------------------------------------------------
*一、数据生成
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cd E:\stata\data

use product.dta,clear

*1、生成时间虚拟变量 
gene t=0
ed
replace t=1 in 1/340
ed

*2、生成地区虚拟变量 
gene code=0
replace code=1  if  year>=1980 & year <=1986


*3、生成时间空间交互项
gene spdid=t*code


*-------------------------------------------------------------------------------
*二、数据生成
*-------------------------------------------------------------------------------
*4、数据对数转换
gen lngsp = log(gsp)
gen lnpcap = log(pcap)
gen lnpc = log(pc)
gen lnemp = log(emp)


*5、生成空间权重矩阵
spmat use usaww using usaww.spmat

*6、面板数据设定
xtset state year

*7、双重差分空间滞后模型

xsmle lngsp lnpcap lnpc lnemp spdid t code , fe model(sac) wmat(usaww) emat(usaww)

结果为：

. 
. *7、双重差分空间滞后模型
. 
. xsmle lngsp lnpcap lnpc lnemp spdid t code , fe model(sac) wmat(usaww) emat(usaww)
Iteration 0:   Log-likelihood =  1544.8042  
Iteration 1:   Log-likelihood =  1562.4899  
Iteration 2:   Log-likelihood =  1617.9469  
Iteration 3:   Log-likelihood =  1640.9464  
Iteration 4:   Log-likelihood =  1645.2944  
Iteration 5:   Log-likelihood =  1645.3607  
Iteration 6:   Log-likelihood =  1645.3607  

SAC with spatial fixed-effects                       Number of obs =       816

Group variable: state                             Number of groups =        48
Time variable: year                                   Panel length =        17

R-sq:    within  = 0.9406
         between = 0.9857
         overall = 0.9846

Mean of fixed-effects =  2.9531

Log-likelihood =  1645.3607
------------------------------------------------------------------------------
       lngsp |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
Main         |
      lnpcap |  -.0270419   .0248934    -1.09   0.277    -.0758322    .0217483
        lnpc |   .1611582   .0243781     6.61   0.000     .1133779    .2089384
       lnemp |   .7869296    .025797    30.50   0.000     .7363685    .8374908
       spdid |  -.0186175   .0042006    -4.43   0.000    -.0268505   -.0103846
           t |          0  (omitted)
        code |   .0179788   .0073538     2.44   0.014     .0035657    .0323919
-------------+----------------------------------------------------------------
Spatial      |
         rho |   .0589165   .0324815     1.81   0.070    -.0047461     .122579
      lambda |   .5149828   .0466917    11.03   0.000     .4234688    .6064967
-------------+----------------------------------------------------------------
Variance     |
    sigma2_e |   .0010233   .0000497    20.57   0.000     .0009259    .0011208
------------------------------------------------------------------------------

. 
end of do-file

.