户口价值文章提出的断点检验新方法--rdbalance命令操作结果复刻

学术   教育   2024-12-08 16:45   陕西  

JDE期刊_户口价值文章 VS   《数量经济技术经济研究》上7月27日论文_研究房价与家庭消费


JDE期刊_户口价值文章 VS   《数量经济技术经济研究》上7月27日论文_研究房价与家庭消费


近期,小编给大家分享了往期Stata课程中讲到的交叠DID专题论文之AER 大运河论文,详见2023-08-15推文DID前沿应用_DID模型时间、空间、混合安慰剂检验新命令didplacebo

2023年9月DID前沿专题讲座,也专门讲过该论文,详见【DID异质稳健估计量+合成DID+安慰剂检验汇总】2023年9月DID前沿专题讲座第3课(附板书截图):可以点击链接查看板书截图

下面小编再详细带大家学习一下户口价值原文,详见JDE顶级期刊_断点文章与《数量经济技术经济研究》上7月27日论文_研究房价与家庭消费

相关资源详见:


Table1结果及复刻

原文结果如下:


上述断点回归检验的方法,使用SSC外部命令rdbalance即可操作出来结果。


`rdbalance` 能够生成一个分布检验统计表(参见 `statname`),为每个指定的协变量评估处理组之间的平衡情况,包括均值(使用标准化差异)和方差(使用方差比)。它允许你指定要显示的统计列表,并且可以直接将表格导出到Excel。


在应用RDD方法时,`rdbalance` 可用于总结围绕截断点的两个子样本的统计数据,并通过两个视角检验对照组和处理组之间的平衡:均值(SMD)和标准误差(VR)。SMD表示两组数据之间的标准化均值差异,而VR表示方差差异。有关此命令的示例用法,参见Chen等人(2019年)的研究。


该文数据可以使用 cnuse hukou_jinan.dta,clear进行下载使用


Stata外部命令一行操作即可出来结果



1、板书回顾

断点回归前沿专题操作:rdrobust等系列命令




断点方法主题推荐:户口价值,来自房价断点回归的证据

Journal of Development Economics上研究户口价值文章题目为:

  • Valuing the urban hukou in China: Evidence from a regression discontinuity design for housing prices - ScienceDirect


Stata代码解读


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结果变量与配置变量图++密度检验图的命令如下

*****************************************************************************************************
**figure1:Regression discontinuity (RD) plot: Average housing price and floor area
*****************************************************************************************************

rdplot price cut if cut>-20 & cut<20 ,cut(0) p(2)  binselect(es) ci(95) generate(id_var meanx_var meany_var cil_var cir_var)  graph(twoway rcap cil_var cir_var meanx_var)

*****************************************************************************************************
**figure2:: Manipulation test plot
*****************************************************************************************************

rddensity cut , plot  plot_range(-20 20) fitselect(restricted)  genvars(temp) graph_options(title("RDDENSITY PLOT: Housing Data") xtitle("area"))
  

基准回归命令为



原文do文档及数据下载主页

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该文里面所使用的rdrobust,rdplot、rddensity还有rdrobust命令后面所涉及的带宽选择bwselect(cerrd),MSE、CER等断点系列操作全流程都是我们自2019年开始经常推荐的,详见文章:RDD: 断点回归命令rdrobust(附rdbwselect、rdplot)及Stata实现(2019年12月推文)

上述断点操作及应用,在过去的2023年7月Stata暑假班以及前几年Stata课程中,我们都有详细讲解。2023Stata暑假班_板书回顾,原理+操作+论文+前沿,360°无死角全面掌握因果推断及异质性DID前沿

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《数量经济技术经济研究》7月27日知网论文_研究房价与家庭消费


文章题目:房价升值预期、财富幻觉与家庭消费——基于《国六条》的证据霞

摘要:本文通过合并2010~2017年中国家庭金融调查(CHFS)和中国家庭追踪调查CFPS) 数据,基于2006年5月出台的《关于调整房供应结构稳定住房价格的意见》 (以下简称《国六条》),利用断点回归方法研究了由于《国六条》中税收和信贷的优惠,提高了对90平方米以下中小户型商品房的未来升值预期,从而导致潜在住房财富增加对家户消费支出的影响。

1、主题方法:

断点回归

变量选取

  • 核心解释变量:预期住房价格。
  • 被解释变量:家庭消费。
  • 协变量:由于本文使用的是断点回归,为了验证断点回归的有效性,本文构建了一系列的前定变量。主要有:户主的性别,户主的年龄;户主的婚姻状态;户主的受教育年限;户口状态。也包括了其他的一些家庭变量,如家户人口规模;家庭收入。

2、实证策略

为了解决房价的内生性问题,本文利用《国六条》等房地产调控政策中,不同住房面积的首付和契税比例差异带来的房价预期的差别,采用断点回归的方法,分析房价潜在变动带来的财富差异对家庭消费的影响。具体的实证模型如下:


上述变量介绍可以参考本文原文介绍。

3、断点有效性检验

在进行断点回归之前,需要验证断点并不被人为操控,本文主要从两个方面来检验: 第一是检验分组是否随机的,也就是检验配置变量,住房面积的密度分布在断点两侧是否均匀;第二是检验前定变量和协变量在断点两侧是否连续。

  • 1、密度检验
  • 2、变量平衡性检验

4、后续检验

文章后面主要进行的是基准回归、稳健性检验、安慰剂检验以及其他异质性检验

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