Stata：DID原理及其操作
本篇可能需要有一点点计量经济学基础。
DID（Differences-in-Differences），中文名是双重差分法，看名字就能看出来是两次差分出来的一个结果。在政策研究等领域较为常见，例如一带一路对政策接受国与本国带来的影响。
公式形式
y=b0+b1∗past+b2∗(past∗do)+b3∗do.y = b0+b1*past+b2*(past*do)+b3*do. y=b0+b1∗past+b2∗(past∗do)+b3∗do.
- 假设我的脚标i，ti，ti，t都写了，iii表示个体，ttt表示时间
- 其中 pastpastpast代表是否政策发生节点已经过去，已发生为1，否则为0。例如2013年发一带一路，那么2013年后均为1。
- dododo代表此政策或行为是否被实施，是则为1，否为0。例如一带一路政策接受国为1，其他为0。
- 如果需要加其他控制变量，可自行加入beta4beta4beta4、beta5beta5beta5等，开心就好。
- 最终b2b2b2（交互项）是否显著能说明能否拒绝政策发挥作用。
“双”重差分
这两次差分是怎么差的呢，根据前面定义可以得出各组水平如下表（是1就上，0就没有）：
| 组别 | 政策发生前(s1) | 政策发生后(s2) | 第一次差分(s2-s1) | |
|---|---|---|---|---|
| 非处理组 | b0 | b0+b1 | b1 | (ds1) |
| 处理组 | b0+b3 | b0+b1+b2+b3 | b1+b2 | (ds2) |
| 第二次差分 | b2 | (ds2-ds1) |
可以看出来，第一次差分后两组体现出政策发生前后差异，但这并非全部政策造成的影响，政策仅对接受政策或者叫政策实施组有影响，也就是处理组。但是处理组此时发生的变化由政策影响和其他外部因素共同导致，剔除这部分其他因素就靠对照组（非处理组），他们共同接受外部其他因素。
对于非处理组变化可以看做是仅由外部因素导致，因此处理组减去此部分变化便为第二次差分。经过两次差分后剩余一项便是交互项系数。
当然换一下第一次第二次差分顺序也没问题，换一下表格旋转一下就好了。实际操作就简化为了简单的reg就能解决。
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