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lianxh
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⛳ Stata 系列推文:
作者:张超 (中山大学)
邮箱:zhangchaooor@163.com
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一般而言,DID 的研究设计需要有部分样本被政策干扰 (处理组),而部分没有被干扰 (对照组)。但是有些政策,特别是法律的修改,如《物权法》和《劳动保护法》等,其出台对全国范围内所有个体都有影响。那么这种一刀切的政策是否可以使用 DID 方法进行因果识别?抑或全国范围内一刀切的政策如何选择处理组和对照组?
在实践中,法律变化的影响可能在某一维度存在系统性差异,这为我们选择处理组和对照组提供了可能。例如,
剂量效应 (dosage effects) 是根据系统性影响程度进行切分,如二分法、三分法、四分法等,并依此改变对照组和实验组的构造。然后,观测当剂量 (切分大小) 不同时,结果是否也存在差异。具体而言,如果识别策略是稳健的,那么当实验组和对照组在核心影响变量差距变小 (大) 时,两组 DID 检验的差异程度 (系数) 也变小 (大)。以下图为例,
其中
稳健性检验方法 1:切分方法不变,改变处理组对照组的选择。我们仍然选择最高的 1/3 作为处理组,而将对照组调整为中间 1/3,此时处理效应如图 (a) 中的 T3-1 所示。可以看出,处理效应 T3-2 大于 T3-1。
稳健性检验方法 2:改变切分方法。将影响程度变量根据中位数分组,并将最高的 1/2 作为处理组和最低的 1/2 作为对照组,此时处理效应如图 (b) 中的 T2 所示。可以看出,处理效应 T3-2 大于 T2。
如果选择四分位数进行分组,并将最高的 1/4 作为处理组和最低的 1/4 作为对照组,此时处理效应如图 (c) 中的 T4 所示。可以看出,处理效应 T3-2 小于 T4。
本部分将以钱雪松和方胜 (2017) 为例进行演示。具体地,在《物权法》出台之前,银行为了控制信贷风险,倾向于向那些能提供抵押品 (特别是土地、厂房、机器设备等固定资产) 的公司放贷。但是 2007 年出台的《物权法》明确增加了应收账款、基金份额、存货等新型担保物权,丰富了企业可以用于担保的物品。因此,相比于政策出台前,在政策出台后,固定资产占比低的企业更容易获得贷款。
在此背景下,钱雪松和方胜 (2017) 根据《物权法》出台前两年 (即 2005 和 2006 年) 固定资产占比均值,将样本分为最高 1/3、中间 1/3 和最低 1/3 三组,并将固定资产占比最高的 1/3 界定为对照组,而将固定资产占比最低的 1/3 界定为处理组。
use "https://gitee.com/arlionn/data/raw/master/data01/Qian2017.dta", clear
*生成控制组与处理组
gen PPE = a001212000_c/a001000000_c
bys stkcd: egen PPE_mean = mean(PPE) if year>=2005 & year<=2006
bys stkcd: egen PPE_Mean = min(PPE_mean)
drop PPE_mean
quantiles PPE_Mean, gen(group_3) n(3)
/*可以观察到标识为 1 的组中 PPE_Mean 均值最小 (处理组),
而标识为 1 的组中 PPE_Mean 均值最大 (对照组)*/
tabstat PPE_Mean, by(group_3)
/*原文在主回归中并将固定资产占比最高的 1/3 界定为对照组,
而将固定资产占比最低的 1/3 界定为处理组*/
gen Treat1 = 1 if group_3 == 1
replace Treat1 = 0 if group_3 == 3
*生成被解释变量
winsor2 a002000000_c,s(_w)
gen lnLev = ln(a002000000_c+1)
winsor2 lnLev, s(_w)
*生成事件前后变量
gen Post = 1 if year >= 2007 & year <= 2009
replace Post = 0 if year >= 2003 & year < 2007
. reg lnLev_w Treat1_Post
Source | SS df MS Number of obs = 3,021
-------------+---------------------------------- F(1, 3019) = 27.04
Model | 33.0255253 1 33.0255253 Prob > F = 0.0000
Residual | 3686.75202 3,019 1.22118318 R-squared = 0.0089
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.0086
Total | 3719.77755 3,020 1.23171442 Root MSE = 1.1051
------------------------------------------------------------------------------
lnLev_w | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
Treat1_Post | 0.253 0.049 5.20 0.000 0.158 0.349
_cons | 20.250 0.023 890.78 0.000 20.206 20.295
------------------------------------------------------------------------------
保持对照组不变,即仍选择固定资产占比最高的 1/3 作为对照组,而将处理组调整为固定资产占比位于中间 1/3,此时观测到的系数应该更小。
. gen Treat2 = 1 if group_3 == 2
. replace Treat2 = 0 if group_3 == 3
. gen Treat2_Post = Treat2*Post
. reg lnLev_w Treat2_Post
Source | SS df MS Number of obs = 3,023
-------------+---------------------------------- F(1, 3021) = 21.08
Model | 26.8312662 1 26.8312662 Prob > F = 0.0000
Residual | 3845.7369 3,021 1.27300129 R-squared = 0.0069
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.0066
Total | 3872.56817 3,022 1.28145869 Root MSE = 1.1283
------------------------------------------------------------------------------
lnLev_w | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
Treat2_Post | 0.225 0.049 4.59 0.000 0.129 0.321
_cons | 20.210 0.023 866.48 0.000 20.164 20.256
------------------------------------------------------------------------------
Note:产生如下推文列表的 Stata 命令为:
lianxh DID, m
安装最新版lianxh
命令:
ssc install lianxh, replace
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