双重差分学习笔记

双重差分适用的研究场景:

研究某项政策或者冲击造成的影响

例如,某某小学在2024.12.12日颁布了小红花激励措施,我们要研究这项措施对学生成绩的影响,此时,就可以使用双重差分模型。

双重差分适用的数据类型:

(1)面板数据;

例如,字段中需要包含学生ID,时间。

(2)具备处理组和对照组;

例如,收到小红花的学生是处理组,没收到小红花的学生是对照组。

(3)具备处理前后的数据;

例如,收到小红花的学生在2024.12.12日之前和之后的数据都有,并且没收到小红花的学生在2024.12.12日之前和之后的数据都有。

传统双重差分法的原理

  1. 传统双重差分法又称经典双重差分法、两期双重差分法。

  2. 区分传统双重差分法和多期双重差分:处理行为发生在同一时间点的为传统双重差分法,处理行为发生在不同时间点的为多期双重差分法。

  3. 为什么不能直接比较处理组处理前后的变化、直接比较处理后的处理组和对照组?

    (1)处理后的处理组和对照组的差别 不是 处理效应

    原因:两者的差别可能还包含个体差异

    实际上:处理后的处理组-处理后的对照组 = 处理效应+个体差异

(2)处理组在处理前与处理后的差别 不是 处理效应

原因:两者的差别可能还包含时间差异

实际上:处理后的处理组-处理前的处理组 = 处理效应+时间效应

4.两种思路理解双重差分的处理效应

思路一:

(1)先组内比较,后组间比较

处理后的处理组-处理前的处理组 = 处理效应+时间效应

处理后的对照组-处理前的对照组 = 时间效应

两者的差 = 处理效应

思路二:先组间比较,后组内比较

处理后的处理组-处理后的对照组 = 处理效应 + 个体差异

处理前的处理组 - 处理前的对照组 = 个体差异

两者的差 = 处理效应

PS:该学习笔记是在看了小周老师的视频的基础上进行总结的。原视频链接: https://b23.tv/IZNBDNN

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