2023年国内必读的DID+DDD+PSM-DID等主题论文：《数量经济技术经济研究》+《产业经济评论》等期刊上DID论文推荐

1、《交错双重差分：处理效应异质性与估计方法选择》

来源：《数量经济技术经济研究》

2022年第9期

中文关键词: 交错双重差分  处理效应异质性  异质性—稳健估计量  应用场景

作者：刘冲、沙学康、张妍

中文摘要:双重差分法是社会科学中进行因果推断和政策评估时最广泛采用的研究手段。然而,近年来不断涌现的前沿文献发现,对于交错双重差分的情形,因存在处理效应异质性,采用传统双向固定效应模型可能会造成严重的估计偏误。为此,理论计量领域诞生了多种异质性—稳健的估计方法,但这也让应用者在实践中对如何选取合适的估计方法、如何验证前提假设产生困惑。本文阐释了处理效应异质性导致潜在偏误的根源,总结了三类异质性—稳健估计方法的经济学直觉。本文对比了这些方法的核心假设、应用场景和估计量性质,通过模拟数据检验了估计效果,并对验证“平行性趋势”假设进行了深入讨论。最后,针对国内当前的使用现状,本文结合应用案例和现有综述文章,为应用研究者提供了操作建议。

这篇论文为大家介绍了经典的双重差分知识回顾，针对交错双重差分使用双向固定效应估计的潜在问题进行了详细的阐述，接下来介绍了三类异质性稳健估计量。

针对组别时期平均处理效应，差补估计量以及堆叠估计量分别详细的介绍了理论知识和前提假设以及使用建议等。并对不同估计量进行了对比，进行了软件命令的介绍。通过模拟数据介绍了相关异质稳健估计量。

2、从双重差分法到事件研究法

作者：黄炜，张子尧，刘安然

摘 要：近年来双重差分法在政策评估领域得到了广泛应用，然而由于对双重差分法的识别假 设等基本问题理解不够准确或存在误解，部分研究出现了随意添加控制变量、错误解释平行趋势检 验等一系列问题。本文试图对双重差分法进行系统性的归纳梳理，以厘清在双重差分法实践应用中 的一些相关基本问题。本文分析了双重差分法的识别假设及其经济含义，归纳了研究中常见的几类 双重差分法的设定方式，详细分析了控制变量的选取、平行趋势检验以及组间线性时间趋势的控制 等应用中的常见问题。针对近年来使用逐渐增多的交错双重差分法及其可能存在的偏误，本文建议 使用动态双重差分法和事件研究法作为基准识别策略，并详细说明了二者的使用方法、相互关系和 注意事项。最后，本文强调了使用双重差分法进行实证研究的其他问题，包括重视真实的制度背景、对政策外生的理解、溢出效应的处理以及一般均衡视角下的成本收益分析等。

关键词：因果推断；双重差分法；事件研究法；实证研究

3、多时点双重差分法的潜在问题与解决措施

作者：王鹏超 韩立彬

摘 要：多时点双重差分法具有“准自然试验”特征，可以相对干净地识别因果效应，广泛应用于与政策 评估相关的研究中，但需要注意的是，必须重视其可能存在的估计偏差问题。本文总结了多时点双重差分 法存在的问题和相应的解决措施。通过梳理最新文献发现，多时点双重差分法回归系数识别的是组别—时 间处理效应的加权平均，而非受处理个体的平均处理效应。在异质性处理效应下，多时点双重差分法估计 系数有偏，严重时估计系数符号会与真实系数符号相反。目前文献上提出的解决措施可以归结为“一个诊 断方法”和“三类解决方法”。其中，“诊断方法”为 Goodman-Bacon 分解定理，“三类解决方法”分别是 加总法、两步回归法和堆叠型双重差分法。

关键词：双重差分法（DID）；多时点双重差分法；异质性处理效应；组别—时间处理效应

4、传统PSM-DID模型的改进与应用 

作者：谢申祥、范鹏飞、宛圆渊

摘要：在倾向得分匹配-双重差分模型(PSM-DID)的应用中,面临原本适用于截面数据的倾向得分匹配(PSM)运用到面板数据中的挑战,传统基于面板数据转化为截面数据再匹配的方案和基于面板数据逐期匹配的方案,容易产生"自匹配"现象或匹配对象在政策前后不一致的问题。为克服上述问题,本文对传统的逐期匹配方案进行了如下改进:一是对匹配变量进行区分,并由特殊类变量和倾向得分值(ps值)共同控制匹配;二是匹配方式由原来ps值点对点匹配,改进为ps值序列间的整体匹配。更进一步,在应用实例中显示,当对照组与处理组差异较大且存在特殊类变量时,利用改进后的PSM-DID模型可以更加有效地识别出政策产生的效应。

关键词：PSM-DID;特殊类变量;ps值序列匹配;

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倾向得分匹配－双重差分模型( 以下简称 PSM-DID) 作为有力的政策分析工具应运而生，但该模型自诞生之初，就因忽视了面板数据的特性而在应用中问题颇多，这篇文章阐述 PSM-DID 模型在应用 中出现的问题，深度探究这些问题出现的原因，并据此提出一种可行的改进方案。

PSM-DID 模型是由倾向得分匹配模型( Propensity Score Matching，以下简称 PSM) 和双重差分 模型( Differences-in-Differences，以下简称 DID) 结合而成。

• 其中，前端 PSM 模型负责为受处理个体筛 选对照对象;
• 在此基础上，后端 DID 模型负责识别政策冲击所产生的影响。

在适用范围方面

• PSM 模型适用于截面数据
• DID 模型适用于面板数据
• 二者适用范围并不相同，应用中可能会存在一些 问题。

总结全文，可以得出如下几个结论:

• PSM 模型主要适用于截面数据，而 DID 模型主要适用于 面板数据，二者适用范围不同是影响 PSM-DID 模型有效性的根本原因。
• 现有的两种解决方案分别是把面板数据转化为截面数据再匹配和在每期截面数据上进行逐期匹配，前者容易出现“自匹 配”问题，后者不能有效识别个体间的差异，因此现有 PSM-DID 模型在实际应用中均存在部分问题。
• ……
  

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5、国内双重差分法的研究现状与潜在问题

作者：陈林 , 伍海军

来源：数量经济技术经济研究

摘要：在国内政策效果评估领域,基于自然实验的双重差分法是应用最广的研究工具,并在近年呈现加速发展的趋势。但通过归纳双重差分法的基本应用条件与国内研究现状,本文发现部分研究出现了内生性、控制组受影响、样本异质性等问题。其中尤以内生性问题较为严重,甚至使部分研究产生了一定的缺陷,所谓的自然实验往往难以成立。本文根据实验理论与相关理论基础,对国内主要研究成果进行分类与评述,并针对所发现的问题提出改良办法。

关键词：双重差分;自然实验;准实验;内生性问题;

一、基于自然实验的双重差分法
    1、自然实验：双重差分法的理论基袖
    2、双重差分计量模型
    3、自然实验与准实验的并同
    4 、基于自然实验的双重差分研究的基本假设
二、工具变量的原理: 模型之外的力量
    1、基于自然实验的双重差分研究典型
    2、不满足基本假设 （ 随机分组）的研究现状及其改进可能
    3、不满足基本假设（ 随机事件） 的研究现状及其改进可能
    4、 不满足基本假设（控制组不受影响）的研究 现状及其改进可能
    5、并非基于自然实验的双重差分研究
    6、其他问题
三、结论与建议
  1、简要结论
  2、对策建议 

6、双重差分与三重差分模型:一个简明介绍

来源：经济资料译丛2019年第1期

摘要：如何基于自然实验对项目或者公共政策的实施效果进行评估,是微观计量经济学的前沿主题。双重差分与三重差分模型是自然实验方法中非常重要的两类模型,其中前者控制了处理组和对照组在政策处理前可能存在的差异,后者解决了共同趋势假定被违背从而使得双重差分模型不可行的问题。本文通过具体案例,对双重差分与三重差分模型的基本逻辑与模型设定方式进行了非技术性的介绍。

7、政策效果评估的双重差分方法

作者：石华军，楚尔鸣

来源：《统计与决策》2017年第17期

摘 要：双重差分方法(DID)及其拓展是目前国内进行政策效果评估应用最广泛的研究工具，但规范运用 DID方法必须解决内生性、选择性偏误、分组样本异质性、动态异质性、自然实验的外生性等一系列问题，否则 将导致回归结果的偏误。文章根据实验理论并结合国内外典型范文，通过实验前测、平行趋势检验、三重差分、 IV、falsification test、连续型DID等多种方法和检验进行全面的稳健性分析，弥补DID方法运用中的缺陷。

关键词：双重差分；政策内生性；选择性偏误；稳健性分析

推荐理由：这篇文章所介绍的Moser P 和Voena A研究的一 些发展中国家实施强制许可制度是否能促进本国相关产 业技术进步的问题。这个数据案例是Stata17种专利许可所使用面板DID数据案例，在【课程总结】DID专题讲座第3课（附板书截图），也有介绍。

未完待续！欢迎大家补充！

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