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连续DID经典文献, 土豆成就了旧世界的文明

因果推断研究小组 计量经济圈 2021-10-23


凡是搞计量经济的,都关注这个号了

箱:econometrics666@sina.cn

所有计量经济圈方法论丛的code程序, 宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.

此篇文献由@因果推断研究小组和@前沿文献研究小组 共同引荐。

上一日,咱们圈子引荐的高效使用Stata的115页Tips, PDF版本可打印使用,受到学者们普遍欢迎,毕竟里面附带的Stata资料充满干料。

之前,咱们小组引荐连续DID, DDD和比例DID, 不可观测选择偏差,受到经管学者们热议。作为因果推断中最为灵活的估计方法,①广义DID, DID最大法宝, 无所不能的政策评估工具,②广义DID方法运用得非常经典的JHE文献,DID及其变形已经被广泛引用于经管领域的政策事件评估。

关于DID,咱们小组引荐了很多很多实用文章和经典文献。每次在新文章中,由于受到篇幅限制,咱们都只能附上几篇文章的链接。若有进一步深造需求,可以在公众号搜索一下,也欢迎热衷于因果推断的学者到小组或社群交流。后续,咱们两个小组将会引荐更多前沿的DID、RDD、SCM、HCW、IV、Matching、Heckman等方法。

1.双重差分DID的种类细分, 不得不看的20篇文章
2.非线性DID, 双重变换模型CIC, 分位数DID
3.比DID更加灵活的DDID政策效应评估方法
4.DID运用经典文献,强制性许可:来自对敌贸易法的证据
6.事件研究法用于DID的经典文献"环境规制"论文数据和程序

7.PSM-DID, DID, RDD, Stata程序百科全书式的宝典

7.分位数DID, PSMDID, 政策前协变量平衡性检验操作步骤和案例
这篇文章发表在QJE,其作者是Nathan Nunn, Nancy Qian,一位是Harvard知名经济史学家,一位是出生在上海现执教于美国西北大学的华裔女教授。两位作者各自的研究都非常有趣,领域包括文化、制度、Missing women、family size等等。从他们的研究,我们认为经济学术绝对不是冰冷的数据挖掘,而是一种深度思考后的创造性活动,因此读经典文献总能让人感到兴奋。
具体来看,作者利用马铃薯种植适宜性的区域差异,以及从美洲引进马铃薯到旧世界来的时间差异,来估算马铃薯对旧世界人口和城市化的影响。 使用连续DID结果表明,在1700年至1900年之间,马铃薯的引进使旧世界人口和城市化增加了25%。国家间城市人口和成年身高的比较所得出的附加证据也证实了这种马铃薯效应。 
这篇文章的行文与国内期刊相差不多,没有很多的模型构建和推导过程。全文结构如下:引言、背景、概念框架(包括简单模型)、数据、实证策略和主要结果、稳健性检验。
为什么要模仿Top期刊的写作风格,因为他们这才叫argument,作者通过严谨的逻辑真正说服了你,让你成为了他们观点的信徒和传播者。不信,你可以看看如下两篇:传销活动对经济发展影响, AER上截面数据分析经典文,②AER上因果关系确立, 敏感性检验, 异质性分析和跨数据使用经典文章

考虑到本文主要引荐连续型DID方法,因此就将关注点放到该篇文献的“实证策略和主要结果”部分。连续型DID与普通DID有什么大不同?该文显示连续型DID与普通DID整体差不多,见PSM-DID, DID, RDD, Stata程序百科全书式的宝典,具体细微差异可见下方第句话。作者也是使用交乘项、双向固定,滚动估计动态效应(pre-adoption和post-adoption检验)。再推荐两篇文章:①双重固定效应因果推断经典文献,新农保对所有农民都好吗?DID的平行趋势假定检验程序和coefplot的其他用法

Reference: Nathan Nunn, Nancy Qian, The Potato's Contribution to Population and Urbanization: Evidence From A Historical Experiment, The Quarterly Journal of Economics, Volume 126, Issue 2, May 2011, Pages 593–650, https://doi.org/10.1093/qje/qjr009

下面这些短链接文章属于合集,可以收藏起来阅读,不然以后都找不到了。

2年,计量经济圈公众号近1000篇文章,

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计量系列:匹配方法 | 内生性 | 工具变量 | DID | 面板数据 | 常用TOOL | 中介调节 | 时间序列 | RDD断点 | 合成控制 | 

数据处理:Stata | R | Python | 缺失值 | CHIP/ CHNS/CHARLS/CFPS/CGSS等 |


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