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今天，学生给我发了一张stata 18的培根分解结果：
这一结果与之前stata 18中培根分解结果并不相同：
stata 18升级到最新版本后，培根分解结果与Goodman-Bacon开发的命令bacondecomp的结果一致了。现在得到的结果不能直接看出（1）处理 vs 从未处理；（2）先处理 vs 后处理；（3）后处理 vs 先处理。第（3）中情况会导致negative权重问题。
升级后，stata 18呈现的ATET decomposition summary给出了两个大的components（Between部分和Within部分）的系数及对应的权重。我的学生看不懂这个结果，因为它们与我上课讲的培根分解结果不一样（见之前stata 18中培根分解结果）。
那么，这是什么呢？
我们去看看Goodman-Bacon开发的命令bacondecomp的help文件：在help文件的最后一句中，描述“同时也展示了由于总是处理和从未处理组之间控制变量变动的部分，以及“within”余值部分”。这句话好像仍然很难懂。
我又去查看了Goodman-Bacon（2019）写的短文“SO YOU’VE BEEN TOLD TO DO MY DIFFERENCE-IN-DIFFERENCES THING: A GUIDE”。里面的第六个问题““What does ‘within’ mean when I do bacondecomp with controls?””做了更详细的解释。within的部分是在控制变量的DID的出现的结果，因为控制变量改变了处理变量，从原始的虚拟变量变成了控制变量回归后的余值。而这些虚拟变量在个体之间的演化路径不同。从某种程度上来看，这些差异驱动了我们从带有控制变量的DID回归中所得到的系数估计量。within部分就是告诉我们这个新的变动的权重和系数是多少。
Callaway（2023）在“Difference-in-Differences for Policy Evaluation”中也解释了Between部分：between部分就是我们在无协变量情形下遇到到的相同的问题，也就是说，先处理组会被当做后处理组的控制组，从而导致负权重问题出现。
至此，我们再来看看最新版本的stataNow（或者Goodman-Bacon开发的命令bacondecomp）培根分解的结果：
这个结果是带有协变量的培根分解，其中Within部分对应的ATET component和Weight是协变量差异对应的系数和权重。而我们如果想要看异质性处理效应和负权重的问题，则要看Between部分的Cohorts的结果，在stata 18最新版本的培根分解中详细呈现了Cohorts的结果，即2016 vs 2011（后处理 vs 先处理）的系数和权重。上述系数确实与TWFE的系数，以及从未处理的系数相反（为负数），但系数并不大，且权重仅仅为2.68%，可能负权重问题并不严重。
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