研究探索|双重差分法DID的原理、条件、模型解释（终篇）
久违的研究探索栏目正式回归啦！第一期我们介绍DID的基本定义和运用，第二期我们探讨DID的基本操作过程。本期我们将介绍DID拓展延伸方法：多期双重差分法（复杂的DID运用）。
具体案例介绍
本期方法围绕“检验修建地铁对城市环境的影响”案例说明方法应用过程，各个城市修建地铁的时间有先有后，而传统双重差分法一般要求时间t是相同节点。这种处理行为发生不同时间点，需要用多期双重差分法（多时点双重差分法、渐进双重差分法）进行测试，在这个案例中，处理组为“已经修建了地铁的城市”，控制组是“未修建地铁的城市”。为方便理解，在本案例中，只有三种情况，即：2005年修建地铁的城市，2006年修建地铁的城市和没有修建地铁的城市。这里注意，处理行为不可逆——地铁一旦修建则不出现停运的情况。如果修建了地铁，则0-1变量取1,；未修建地铁，取0。由此，整理为下表：
组别 | 年份（时间变量） | 修建地铁 |
2005年修建地铁 | 2004 | 0 |
2005 | 1 | |
2006 | 1 | |
2007 | 1 | |
2006年修建地铁 | 2004 | 0 |
2005 | 0 | |
2006 | 1 | |
2007 | 1 | |
没有修建地铁 | 2004 | 0 |
2005 | 0 | |
2006 | 0 | |
2007 | 0 |
我们对传统DID模型进行替换。原公式是Yit=β0+β1*T+β2*D+β3*D*T+ε，对于D组变量，处理组为2005年修建地铁和2006年修建地铁，非处理组是未修建地铁。在这个案例中，多期双重差分Yit=β0+β1*2004年i+β2*2005年i+β3*2006年i+β4*2005年修建地铁t+β5*2006年修建地铁t+β6*Dit+ε（Dit处理组处理行为发生之后取1；其他情况取0）。
综上，可得多期双重差分公式的一般形式：Yit=β0+β1*λt+β2*γi+β3*Dit+εit。
其中，λt表示时间01变量，γi表示分组01变量，Dit表示处理行为指示变量，系数β3就是多期双重差分法所关心的处理效应，和传统双重差分法是类似的。
论文分享（一）
【论文分享1：Big Bad Banks? The Winners and Losers from Bank Deregulation in the United States， Source: The Journal of Finance , OCTOBER 2010, Vol. 65, No. 5 (OCTOBER 2010), pp. 1637-1667】
研究主题：
这篇文章是研究多期DID的经典文献之一，主要研究的是：美国银行业放松规制对于收入分配的影响。
文章主要内容：
文章评估了放松银行管制对美国收入分配的影响。从 20 世纪 70 年代到 90 年代，大多数州都取消了对州内分行的限制，这加剧了银行竞争，改善了银行业绩。利用分行管制时间上的跨州、跨时间差异，我们发现，放松管制通过提高收入分配中较低部分的收入，而对中位数以上的收入影响不大，从而在实质上收紧了收入分配。放松银行管制提高了非熟练工人的相对工资率和工作时间，从而收紧了收入分配。
使用多期DID：
（一)从文章提供的数据来源可知，各个州放松规制的时间有先有后，而传统双重差分法一般要求时间t是相同节点。这种处理行为发生不同时间点，需要用多期双重差分法（多时点双重差分法、渐进双重差分法）进行测试。
（二)文章采用多期DID来评估放松分行管制与收入分配之间的关系，其回归模型如下：
1.S表示state
2.T表示时间
3.Yst是指s州在t年的收入差距的测度
4.As表示state dummy,就是平常说的个体虚拟变量，这里就变成州。
5.Bt就是year dummy，也就是年份虚拟变量。
6.Xst表示set of time varying state level variable，也就是我们常见的控制变量。
7.Dst表示虚拟变量，是我们主要关注的变量，意味着如果某年放松管制，那Dst=1，如果没有放松管制，那么Dst=0。
8.如果放松规制政策能够降低收入差距，那么回归系数β应显著为负。
论文分享（二）
【论文分享2：低碳转型冲击就业吗———来自低碳城市试点的经验证据，中国工业经济2022年第5期】
文章主要内容：
为探究中国持续推进的低碳转型在实现节能减排目标的同时是否冲击了就业，文章以低碳城市试点政策的实施作为一项“准自然实验”，在探析该政策对就业影响机制的基础上，基于2007—2019 年上市公司的微观数据，运用渐进双重差分模型评估了该政策对就业的影响。研究表明:低碳城市试点政策总体上显著提高了企业的就业水平;相对于非试点城市的企业，该政策的推行使得试点城市的企业就业平均增 加约5.11%。低碳城市试点政策通过产出效应和要素替代效应这两种机制促进了企业层 面的就业。该政策通过产出效应同时促进了高技能和低技能劳动者的就业;同时，该政策 通过要素替代效应增加了高技能劳动者就业，但对低技能劳动者就业的影响不显著。低 碳城市试点政策对就业的影响，在不同所有制企业、不同年龄的企业、不同产业以及不同 碳强度的行业中存在显著差异。
使用多期DID：
（一) 结合研究设计，低碳城市试点政策的实施是分批次的，分别为2010年、2012年、2017年，至少是分了三个批次。那么说明城市实行低碳试点的时间是有前后之差的，所以这是一个多期DID的经典情境。
（二）从评估模型来看，本文使用3个评估模型，分别为：
（1）低碳城市试点政策的减排效果评估模型；
（2）低碳城市试点政策对城市层面就业影响的评估模型；
（3）低碳城市试点政策对企业层面就业影响的评估模型。其中，前两个模型是从宏观层面佐证是否有影响特征，而结合研究问题，第3个模型是文章最关注的企业就业层面。
1.
2.被解释变量labor it 代表企业i在t年的员工就业人数，用企业员工总数的对数表示
3.Φ i 表示企业固定效应;
4.ε it 是影响企业层面就业的随机扰动项
5.X it 代表 t 年影响企业 i 员工就业的一系列控制变量
6.θ3 为双重差分估计量，从企业层面衡量了低碳城市试点对就业的影响，是本文重点关注的估计量。θ3>0,说明实行了低碳试点有助于促进就业，反之则抑制就业。
7.核心解释变量lccpost it 用于表示 t 年企业i所在城市是否实施了低碳城市试点政策，若企业i所在城市在t 年实施了该试点政策，则取值为1，否则为0。从本质上看，该项属于一个交互项，相当于传统公式中的treat*post。（若2012年为试点时间，则：）
时间 | Treat | Post |
2010 | 1（实验组） | 0 |
2011 | 1（实验组） | 0 |
2012 | 1（实验组） | 1 |
2013 | 1（实验组） | 1 |
- END -
文字 | 陈 珂 林沁霓
排版 | 方咏晴
初审 | 陈敏欣
复审 | 陈梓昊
