推荐一篇2023年第6期《数量经济技术经济研究》上强度DID、PSM-DID等方法主题文章

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简介

使用双重差分法 (Differences-in-Differences，DID) 考察以《社会保险法》实施为标志的社保征管力度加强如何影响企业劳动收入份额。

模型简介

应用双重差分模型考察社保征管强度与企业劳动收入份额之间的因果效应，建立模型为:

• 上式中，下标 i和t分别表示企业和年份;

• 被解释变量 LS 为企业的劳动收入份额;

• Treat 为是否属于处理组，如果企业属于处理组，取值为 1，如果属于控制组，取值为 0:

• Post 为时间虚拟变量，当企业样本所在的年份大于或等于 2011 年时 Post等于 1，否则 Post 等于 0

• 本文重点考察交互项 TreatXPost 前的系数

• X为一系列控制变量

• 分别表示企业固定效应和年份固定效应，随机扰动项。

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实证分析

基准回归结果，分别采用 GDP 法度量的企业劳动收入份额、采用要素法度量的企业劳动收入份额。相关结果见表 1--社保法实施对企业劳动收入份额的影响的第1-6列

平行趋势检验

• 采用事件研究，从样本数据的第一年(即 2007 年) 开始，构建动态双重差分模型进行检验。由于《社会保险法》实施前的交互项系数不显著，说明法律实施前处理组企业与控制组企业的劳动收入份额不存在显著的事前趋势差异，支持了平行趋势假设。

稳健性检验

• 本文还进行了一系列稳健性检验，主要包括
• 更换劳动收入份额衡量方式
• 剂量效应检验
• 强度 DID
• 倾向得分匹配双重差分法检验
• 排除样本期间内其他政策干扰等

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强度DID分析方法

借鉴 Chen (2017) 的做法，构建强度 DID 模型，采用《社会保险法》实施前两年内劳动密集度的均值(Labor intensive) 衡量企业受社保法影响的程度，然后与 Post 相乘生成交互项 Labor intensiveXPost，进行模型 的估计。

相关代码如下：

#采用强度DID
gen treat_post = labor_intensity_mean * post
reghdfe ls_1_w  treat_post size_w age_w roa_w lev_w rfa_w ca_w k_l_w tfp_w sa_w own, absorb(id year) vce(cluster id)   keepsingletons   
reghdfe ls_2_w  treat_post size_w age_w roa_w lev_w rfa_w ca_w k_l_w tfp_w sa_w own, absorb(id year) vce(cluster id)   keepsingletons  

结果为：

这与原文得到的结果一致，原文结果为：

倾向得分匹配双重差分法检验

为避免法律实施本身可能存在的非随机选择导致的内生性问题，本文使用倾向得分匹配双重差分法考察社保征管力度加强对企业劳动收入份额的影响。

操作步骤为：

• 在估计过程中，首先采用卡尺匹配和核匹配法对处理组和控制组样本进行匹配，尽可能缩小处理组和控制组在《社会保险法》实施前的特征差异，以矫正内生选择偏差问题
• 然后以满足共同支撑假说的样本企业为基础，采用双重差分法估计社保征管力度加强对企业劳动收入份额影响的净效应。

# 附表8-1第（1）和（2）列-倾向得分匹配双重差分法检验
reghdfe ls_1_w treat_post size_w age_w roa_w lev_w rfa_w ca_w k_l_w tfp_w sa_w own if support == 1 & weight !=.,absorb(id year) ///
vce(cluster id) keepsingletons
reghdfe ls_2_w treat_post size_w age_w roa_w lev_w rfa_w ca_w k_l_w tfp_w sa_w own if support == 1 & weight !=.,absorb(id year) ///
vce(cluster id) keepsingletons 

参考文章：