模糊(Fuzzy)DID是什么？如何用数据实现呢？
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之前，因果推断研究小组引荐了很多因果推断方面的文章，比如如下几十篇经典文章。里面不仅给出经典方法的代码，还给出相关文献，因此，学者可以依据里面的数据和程序，复制出一篇文章的结果。1.DID运用经典文献，强制性许可:来自对敌贸易法的证据，2.连续DID经典文献, 土豆成就了旧世界的文明，3.截面数据DID讲述, 截面做双重差分政策评估的范式，4.RDD经典文献, RDD模型有效性稳健性检验，5.事件研究法用于DID的经典文献"环境规制"论文数据和程序，6.广义DID方法运用得非常经典的JHE文献，7.DID的经典文献"强制许可"论文数据和do程序，8.传销活动对经济发展影响, AER上截面数据分析经典文，9.多期DID的经典文献big bad banks数据和do文件，10.因果推断IV方法经典文献，究竟是制度还是人力资本促进了经济的发展？，11.AER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，12.第二篇因果推断经典，工作中断对工人随后生产效率的影响？，13.密度经济学:来自柏林墙的自然实验, 最佳Econometrica论文，14.AER上以DID, DDD为识别策略的劳动和健康经济学，15.一个使用截面数据的政策评估方法, 也可以发AER，16.多期DID模型的经典文献，big bad banks讲解","，17.多期DID的经典文献big bad banks数据和do文件，18.非线性DID, 双重变换模型CIC, 分位数DID
今天，咱们引荐Fuzzy DID，即模糊DID，里面包括一份slide和Stata执行程序和示例，因此各位学者可以用示例里的数据照着做一做。
双重差分法（Differences in Differences，DID）是一种评价政策效果的方法。在其基本版本中，“对照组”在两期里都未受到政策干预，而“处理组”在第二期完全受到政策干预。然而，在许多DID方法的应用中，某些组的政策干预率比其他组增加更多，但没有组从完全未干预状态变为完全干预状态，也没有组仍然处于完全未政策干预状态。在这种模糊设计中，de Chaisemartin和D'Haultfœuille（2018）提出了各种估计，以确定不同假设下的局部平均和分位数处理效应。他们还提出了可用于非二元处理（non-binary treatment）、多时期（multiple periods）、多组和协变量应用的估计。本文提出了Stata命令fuzzydid，它计算了各种相应的估计量。
首先，我们引荐一份由de Chaisemartin和D'Haultfœuille讲解模糊DID的slide，从而获得关于Fuzzy DID的相关知识。若对这部分知识不感兴趣，可以直接跳跃到后面查看执行Fuzzy DID的程序和示例。
现在，咱们看看Stata的fuzzydid程序和示例。
注：下面的code可以直接在Stata中运行。对于模糊DID，若有疑问，各位学者可以到社群或研究小组交流访问。
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