本文摘要：预计政策效应常用的方法有：工具变量法、断点回归、倾向得分匹配法、双重差分法、合成控制法等。

预计政策效应常用的方法有：工具变量法、断点回归、倾向得分匹配法、双重差分法、合成控制法等。我们在这里先容双重差分法。第一部门 模型简介1、模型应用配景 现代计量经济学和统计学的生长为我们的研究提供了可行的工具。

倍差法泉源于计量经济学的综列数据模型，是政策分析和工程评估中广为使用的一种计量经济方法。主要是应用于在混淆界面数据集中，评价某一事件或政策的影响水平。

该方法的基本思路是将观察样天职为两组，一组是政策或工程作用工具即“作用组”，一组是非政策或工程作用工具即“对照组”。凭据作用组和对照组织政策或工程实施前后的相关信息，可以盘算作用组在政策或工程实施前后某个指标（如收入）的变化量（收入增长量），同时盘算对照组织政策或工程实施前后同一指标的变化量。

然后盘算上述两个变化量的差值（即所谓的“倍差值”）。这就是所谓的双重差分预计量（Difference in Differences，简称DD或DID），因为它是处置惩罚组差分与控制组差分之差。该法最早由Ashenfelter（1978）引入经济学，而海内最早的应用或为周黎安、陈烨（2005）。

2、模型运用前提条件2.1 使用前提（1）政策不能是“一刀切”类型，即存在受政策影响的实验组和不受政策影响的对照组（2）至少两年的面板数据，如果是截面数据一般也别思量了2.2 模型前提（1）平行趋势（CT）假设：处置惩罚组和对照组有配合趋势，在政策干预之前，处置惩罚组和控制组的效果效应的趋势应该是一样的。（2）SUTVA条件：政策干预只影响处置惩罚组，不会对控制组发生交互影响，或者政策干预不会发生外溢效应；（3）线性形式条件：潜在效果变量同处置惩罚变量和时间变量满足线性条件。

由此可见DID的使用条件较为严苛，并不能随意使用。3、稳健性磨练为了证明所有的效应是由政策实施所引起的，必须做稳健性磨练，主要体现在两个方面：3.1 平行趋势磨练如果是多年面板数据可以通过绘图或者回归的方法来磨练平行趋势假设。

（1）绘图：画出实验组时期和对照组时期的时间趋势图，如果两条线的走势完全一致或基本一致，说明CT假设是满足的。（2）回归：将模型结构中dt项改为“年份虚拟变量”，政策实施前有a年就有a个年份虚拟变量，以及与du相乘的a个交互项。

此时交相互反映的是“政策实施前年份，实验组和对照组的差异”。如果这a个交互项不显著，即说明政策实施前实验组和对照组不存在显着的差异，从而满足CT假设。一般，“都不显著”可以稍微放松，即便存在一两个显著的情况，但只要a个交互项团结不显著，也是满足CT假设。3.2 慰藉剂磨练慰藉剂磨练焦点思想即即虚构处置惩罚组举行回归。

第一步：选取政策实施之前的年份举行处置惩罚，例如，政策发生在2014年，研究区间为2013-2015年。我们可以把研究区间向前移动到2011-2013年，并假定政策实施年份为2012年，然后举行回归。第二步：选取已知的并不受政策实施影响的群组作为处置惩罚组举行回归。

如果差别虚构方式下的DID预计量的回归效果依然显著，说明原来的预计效果很有可能泛起了偏误。此外还可以使用差别差别的对照组举行回归，看研究结论是否依然一致。或者选取一个完全不受政策干预影响的因素作为被解释变量举行回归，如果DID预计量的回归效果依然显著，说明原来的预计效果很有可能泛起了偏误。

注：以上如果回归效果显著，说明原效果是一定有问题的，而如果回归效果不显著，并纷歧定能讲明原效果没问题。第二部门 经典论文分析1、民族地域转移支付、公共支出差异与经济生长差距双重差分法DID模型 趋势评分匹配的双重差分法PSM-DID模型针对民族地域的财政转移支付，是实行财政分权制度的多民族国家缓和民族矛盾、缩小地域差异的重要手段。

基于最优政府间转移支付型和“净财政收益”观点，本文首先提出如下理论假说: 这类转移支付有助于淘汰民族地域与其他地域之间的公共支出差异和经济生长差距。然后使用1993—2003年中国县省两级数据，并接纳基于趋势评分匹配的双重差分法( DID with Propensity ScoreMatching) ，磨练上述理论假说。

研究发现：（1）中国2000年底实施的民族地域转移支付政策，显著促进了民族地域公共支出水平的相对提高和公共支出结构的相对优化。不外，促进作用未显示出随时间不停增强的态势。（2）该项政策未显著缩小民族地域与其他地域之间的经济生长差距。本文的研。

究结论讲明，民族地域转移支付在中国发挥了均等化效应，但水平有限。2、基于多期双重差分的分位回归及其应用VAR 模型 单期双重差分模型 多期双重差分模型（DID） 分位回归方法 针对房价的高速上涨，从2010 年起，中国政府开始接纳一系列措施抑制房产泡沫、防止地产被过分炒作。过行政手段抑制需求的“限购令”是否真的抑制了房价的过快上涨？其效果如何？如何举行评估？实证的方法主要有VAR 模型和单期双重差分模型，本文将使用70 个大中都会在三个差别调控期的房地产相关数据，接纳多期双重差分模型（DID）动态、精准地分析限购政策的恒久动态效果。

同时，思量到70 个大中都会的房价差异很是显着，本文还将接纳分位回归方法进一步探索限购令对住宅价钱的影响，从而为相关部门制定进一步的房地产调控政策提供理论依据。将双重差分模型应用到限购对房价的影响问题上，详细思路为：将实施限购的都会作为处置惩罚组，将未实施限购的都会作为对照组，时间段分为政策出台前与政策出台后。

据此可以设置两个虚拟变量Di 和Dt , Di 代表是否实施了限购令，Dt 代表政策实施前后，若某个都会实施了限购令，则Di = 1 ，否则Di = 0 ；Dt = 1 代表该时间段为某都会实施限购令之前，Dt = 2 代表该时间段为某都会实施限购令之后。据此，两个变量的交互项乘积Di*Dt 即可在一定水平上反映政策的实施效果。

在因变量的选择上，本文选择了国家统计局公布的全国70 个大中都会的月度衡宇销售价钱指数作为研究工具，该指数的盘算是基于各地房管局的网签数据，能够较为有效地制止现实生意业务中泛起的阴阳条约问题。控制变量的选取从供求理论出发，以上期的供应量和需求量为控制变量，将供求因素纳入模型从而剔除其对房价造成的影响，直接体现限购对房价的影响效果。通过研读以往研究房价影响因素的文献，由于房地产市场反映不够敏捷，本文认为当期商品住宅需求主要可以从都会的整体经济水平（以上一期都会所在省份的工业增加值同比增长率为指标）以及上一期商品住宅销售面积同比增长率中反映出来，以上一期商品住宅投资额的同比增长率反映供应的基本水平。

同时为了更全面地消除都会自身特征（如地理位置、人口因素等）对房价增长率造成的影响，本文将滞后一期的房价同比增长率也作为控制变量。第三部门 双重差分模型（DID）stata实例操1作 1、变量结构和基本下令 1 **挪用数据 2 use " https://dss.princeton.edu/training/panel101.dta", clear3 **设置虚拟变量，政策执行时间为1994年4 gen time = (year>=1994) & !missing(year)5 **生成地域的虚拟变量6 gen treated = (country>4) & !missing(country)7 **发生交互项8 gendid=time*treated1 **第一种回归设计2 **回归Estimating the DID estimator3 regytimetreateddid,r显然在10%水平上，政策实施有显著的负效应。1 *第二种DID回归设计2 reg y time##treated,r3 **方法三下载外部下令方法4 ssc install diff5 **预计DID6 diffy,t(treated)p(time)2、平行趋势磨练以上的基准回归只有当地域在政策前足够相似才气够保证DID提取的是政策的因果效应，所以研究者需要知道两组地域在政策前有多大差异。实现这一目的的方法是将年份虚拟变量乘以实验组虚拟变量，这一交互项就可以捕捉两组地域在每一年份的差异。

如果两组地域简直有着平行趋势的话，那么预期在1994年前的那些交互项的回归效果将不显著，而1994年后的将显著。11**平行趋势磨练 2**生成年份虚拟变量与实验组虚拟变量的交互项(此处选在政策前后各3年)3gen Dyear = year-1994gen Before3 = (Dyear==-3&treated==1)4gen Before2 = (Dyear==-2&treated==1)5gen Before1 = (Dyear==-1&treated==1)6gen Current = (Dyear==0&treated==1)7gen After1 = (Dyear==1&treated==1)8gen After2 = (Dyear==2&treated==1)9gen After3 = (Dyear==3&treated==1)10**将以上交互项作为解释变量举行回归11xtreg y time treated Before3 Before2 Before1 Current After1 After2 After3 i.year, feeststoreg可以看出Before3 Before2 Before1 的系数均不显著，After1的系数负向显著接纳coefplot下令举行绘图，视察是否1994年前的回归系数均在0轴四周颠簸，在1994年后回归系数显著为负。coefplot reg,keep(Before3 Before2 Before1 Current After1 After2 After3) vertical recast(connect) yline(0)效果发现系数在政策前简直在0四周颠簸，而政策后一年系数显著为负，但很快又回到0四周。

这说明实验组和控制组简直是可以举行比力的，而政策效果可能泛起在颁布后一年，随后又很快消失。第四部门 经典论文推荐 [1]Matching As an Econometric Evaluation Estimator. The Review of EconomicStudies,1998,65(2):261-294.(note:最早提出者)[2]胡雄伟，“城镇住民医疗保险对国民康健的影响效应与机制”,《南方经济》,2012年第10期[3]毛捷，“民族地域转移支付公共支出差异与经济生长差距”,《经济研究》,2011年增2期[4]CompulsoryLicensing:Evidence from the Trading with the Enemy Act，AER，2012[5]交通基础设施质量与经济增长：来自中国铁路提速的证据，世界经济，2012年第1期[6]新型农村社会养老保险政策效果评估》，经济学（季刊），2014年第14卷第1期财政“省直管县”革新与下层政府税收竞争，经济研究，2015年第11期[7]税收分成、税收努力与企业逃税，治理世界，2016年第12期[8]政企同谋与企业逃税：来自国税局长异地交流的证据，经济学(季刊)，2016年第15卷第4期[9]出口改善了员工收入吗？，经济研究，2011年第9期[10]西部大开发：增长驱动还是政策陷阱，中国工业经济，2015年第6期[11]纵向财政治理结构与地方政府职能优化，治理世界，2015年第1期[12]中国企业对外直接投资的“出口效应”，经济研究，2014年第5期[13]情况管制与生产率增长—以APPCL2000的修订为例。

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