DID大法续论 | 听说混合截面数据也能做DID

Question

如题所述

Answer 1

深入探讨混合截面数据在政策评估中的DID模型应用，让我们跟随伍德里奇的脚步，回到经典案例——垃圾焚化炉对住房价格影响的研究（Kiel and McClain, 1995）。起初，研究者设想在1981年的数据中，焚烧炉的近邻效应可能显现为房价的显著下降——靠近炉子的住房价格平均每户低30688.27美元。

然而，当回溯至1978年的数据，这一影响略有不同。那时，接近焚烧炉的房价平均降低18824.37美元，暗示可能存在其他外部因素。为了抵消区位效应，DID模型登场，即双重差分法，它通过比较1978年至1981年间的房价变动，剔除那些可能干扰分析的不稳定因素，从而聚焦焚烧炉的真实影响。

在模型中，我们使用倍差估计量来测量焚烧炉对房价的直接影响。关键假设是平行趋势，即在焚化炉建设前，两地的房价差异应保持相对稳定。通过回归分析，我们关注交互项的系数，这揭示了焚烧炉启用后房价的显著变化。同时，模型引入了诸如住房特征等控制变量，它们犹如数据的稳定锚点，确保了结果的可靠性和解释力。

然而，需要注意的是，教材中并未涵盖稳健标准误的使用，这可能影响了结果的精确性。尽管如此，DID方法的巧妙应用展示了混合截面数据在复杂情境下的强大适应性。对于混合截面数据的DID模型，伍德里奇的《计量经济学导论》[1]以及Kiel and McClain的研究[2]为我们提供了宝贵的指导和实践案例。