传统DID模型

目录：

1 DID基准回归介绍

1.1 回归简介

1.2 回归目的

2 Stata实操

  2.1 模拟面板数据

  2.2 基准回归Stata演示

3 基准回归Stata代码

Note: 第三部分是对第二部分Stata实操代码的汇总，可以复制粘贴，方便一键提取！！！图中的蓝框为标注，红框为代码！！！

1 DID基准回归介绍

1.1 回归简介

基准回归是一种最为基础、最为普通的回归方式，是其他回归的基础。根据研究需求构造合适的基准回归模型，对恰当的样本数据进行参数回归所得到的结果，可称为基准回归结果。基准回归是一种非线性的回归，可以用来评估模型或数据的准确性，也可以用来计算基准回归模型中变量的参数，从而对回归结果进行实证分析。

1.2 回归目的

在DID模型中，基准回归是与平行趋势检验、安慰剂检验、稳健性检验同等重要的，是DID模型分析中不可缺少的一步。通过对DID模型进行基准回归，得到核心解释变量（交互项）的系数，根据系数的符号、大小、显著性来判断所研究政策对被解释变量的影响，进而确定所研究政策的推行对研究个体的影响。此外，可以选择控制变量、个体固定效应、时间固定效应等进行基准回归，通过比较不同设定下核心解释变量系数的大小和显著性，以确定最合适的DID模型进行实证研究。

2 Stata实操

2.1 模拟面板数据

2.1.1 面板数据格式

本次Stata实操的面板数据格式为：“一对多”，即一个研究个体对应了多个年份数据。例如在上图中，国家A对应了1990—1999年的数据。其中，id为研究个体数值编号；country为研究个体国家；y为被解释变量；x1、x2、x3皆为控制变量。

2.1.2 模拟数据样本

模拟数据共有70个样本，涉及研究个体7个，每个个体对应10年的研究数据。

2.2 基准回归Stata演示

2.2.1 创建面板数据

代码：

在对面板数据进行基准回归前，需要先使用代码xtset创建面板数据，否则回归会报错。“strongly balanced”说明面板数据是平衡数据。

2.2.2 设置虚拟变量

代码： 

运行结果:

生成虚拟变量。其中，period为时间虚拟变量，政策执行之前为0，执行之后为1；treat为国家虚拟变量，执行政策的国家为1，未执行政策的国家为0；did为核心解释变量，即两虚拟变量的交互项，其系数为“政策效应”。

2.2.3 基准回归

（1）方法一

代码：

首先运用ssc install下载外部命令diff。

以上是有无控制变量时的代码。结合自身需求，y用被解释变量替换；t（）括号内填个体虚拟变量；p（）括号内填政策执行时间虚拟变量；robust为稳健性，可不填；report为结果报告控制变量情况，可不填。

运行结果:

由于使用的是模拟数据，结果仅供参考，无需考虑显著性。对比有无控制变量的回归结果，“政策效应”及标准误有略微不同。

（2）方法二

代码：

此方法为OLS回归；r为稳健结果，可不填。

运行结果:

回归结果与方法一结果相同。

（3）方法三

代码：

此方法为固定效应回归。i.year为时间固定效应；fe为个体固定效应。可根据自身需求选择固定效应，需要使用固定效应进行基准回归时采用可采用此代码。

运行结果:

引入固定效应后的结果，与方法一和方法二有明显差距。个人认为采用固定效应回归的结果更加符合实际情况，翻阅文献也可以看出，大多学者在构建DID模型时都会引入固定效应，这就要求使用方法三进行基准回归。

3 基准回归Stata代码

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xtset id year //面板数据

*设置虚拟变量

gen period = (year>=1994) & !missing(year) //政策执行时间为1994年

gen treat = (id>4) & !missing(country) //生成地区虚拟变量

gen did = period*treat //产生交互项

*基准回归

*方法一

ssc install diff

diff y, t(treat) p(period) //无控制变量

diff y, t(treat) p(period) cov(control) [robust report bs reps(100)] //有控制变量

*方法二

reg y did period treat [control], r //r为稳健结果

*方法三

xtreg y did i.year [control],fe r //fe为固定效应

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Note: 强烈推荐将上述代码整体复制粘贴到do.文件中查看，效果更加！！！年份、变量根据自身情况替换！！！设置虚拟变量、基准回归的命令包含但不限于本文中的，本文仅供参考！！！本文如有错误和不足，请多多包涵、批评指正，纯是个人理解及错误！！！欢迎互相学习！！！

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