上面是使用双重差分法DID估计所展示的是并购前后效率的变化情况（事前平行趋势和事后动态效应）。
平行趋势背景信息，参看：①多期DID的平行趋势检验, 事件研究图绘制, 安慰剂检验的保姆级程序指南！②标准DID中的平行趋势检验,动态效应, 安慰剂检验, 预期效应教程，③在平行趋势检验中对政策前后系列年份进行缩尾处理？④平行趋势的敏感性检验, 结果能容忍违反多大程度的平行趋势，⑤某经济学权威刊物上平行趋势怎么这样, 真给我看迷糊了! 到底如何对pre-trend检测, 讨论和处理呢？⑥三重差分DDD估计中平行趋势检验如何操作呢？⑦2篇TOP5: 当前平行趋势检验方法有问题，新的平行趋势检验方法已经出现，⑧历史上首篇DID中修改平行趋势而被撤稿的TOP5文章！⑨前沿: 平行趋势没有通过却成功发在了AER上！⑩前沿: 多期或渐进或交叠DID, 如何进行平行趋势检验呢？
自1990年代起，随着美国电力行业管制的逐步放松，众多州开始将电力生产与电力传输和分配业务进行分离。目前，大多数电力生产商的收入主要依赖于市场价格，而非过去基于资本投资和服务成本的管制回报率。这些电力生产商在市场上频繁地被收购和出售，为研究并购后效率的变化提供了宝贵的实证数据。
电力行业的独特性质为研究者们解开并购效率量化之谜提供了宝贵的机会。这个行业拥有详尽且频繁更新的物理投入产出数据，这使得在非常细致的层面上对效率进行评估成为可能。而且，由于电力是一种标准化的产品，它排除了可能干扰并购后效率测量的质量变化问题。借助这些优势，研究者们分析了涉及3,515个发电机所有权变更的505笔交易数据，为深入探究并购对效率的影响提供了一个理想的研究环境。
研究者们汇集了2000年1月至2023年3月间在美国本土运营的发电机数据。他们将每小时的燃料消耗、电力产出和各种排放数据与发电机的关键特性，如安装年份和容量，进行了综合分析。为了更深入地探究管理者对效率的影响，研究者们还通过美国环境保护局的电厂代表数据库以及LinkedIn，搜集了电厂管理者的背景和教育信息。至于化石燃料发电机的收购数据，则主要来源于新闻报道、新闻稿以及GMI商业数据集，这些数据集广泛覆盖了美国电力行业的相关信息。
这项研究通过对比被收购发电机与条件相似但未被收购的发电机的效率趋势，揭示了一个引人注意的现象：在直接所有权发生变更时，效率提升了5%，然而，如果仅是母公司层面的所有权变更，效率并没有显著提高。深入分析效率提升的原因后，研究者们发现，效率增益的三分之二应归因于电厂内部运营的优化，而不是依赖于额外的资本投入。这表明收购方将一些高效的管理实践带到了新收购的发电机中。
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