双重差分法（Difference-in-Differences, DID）是政策评估中最常用的因果推断方法之一。本文将以数据准备→模型构建→Stata实现→结果检验为主线，解析DID的核心操作步骤，并解答研究者常遇到的八大关键问题。最后还会带你透视DID学习中的三大认知陷阱，以及如何构建系统化的学习路径
一、DID操作四步走：以交通限行政策评估为例
假设我们要评估某城市机动车限行政策对空气质量的影响，采用2018-2022年城市面板数据：
Step1数据准备关键点
处理组筛选：选择政策实施城市（如北京）作为处理组 对照组构建：寻找未实施限行政策的相似城市（如天津、石家庄）作为对照组 时间划分：明确政策实施时点（如2019年1月1日） 变量选择： 结果变量：PM2.5浓度 控制变量：GDP增速、汽车保有量、天气状况等展开剩余83%Step2基准模型设定
经典双重差分模型表达式：
Treat：处理组虚拟变量（处理组=1，对照组=0） Post：政策时点虚拟变量（政策后=1，政策前=0） 交乘项系数δ：即政策效应估计值*- Stata实现代码示例-
xtset city year //声明面板数据
reg pm25 i.treat##i.post gdp car_population temperature, robust
Step3平行趋势检验
这是DID方法成立的核心前提！通过事件研究法验证处理组与对照组在政策前的趋势是否一致：
*-生成事件时间虚拟变量-
gen event_time = year - 2019
forvalues k = -3/2 {
gen D_`k' = (event_time == `k') & treat==1
}
*-回归检验-
reg pm25 D_-3 D_-2 D_-1 D_0 D_1 D_2 gdp car_population temperature, robust
期望结果：政策前各期系数（D_-3, D_-2, D_-1）统计不显著
Step4动态效应与稳健性检验
动态效应分析：观察政策效应是否随时间变化 安慰剂检验：虚构政策时点验证结果稳健性 PSM-DID：用倾向得分匹配优化对照组选择二、八大高频问题答疑区
Q1 平行趋势不满足怎么办？
当平行趋势假设被拒绝时，可采用：
合成控制法（SCM）构建人工对照组 三重差分法（DDD）引入第三重差异维度 异质性处理效应模型（Callaway & Sant'Anna方法）Q2 多期DID与传统DID有何不同？
特征传统DID多期DID处理时点单一时点多个时点或渐进实施模型设定二值交乘项交叠处理虚拟变量核心命令reg或xtregreghdfe csdid
Q3 如何可视化DID结果？
推荐使用系数走势图展示动态效应：
三、为什么你的DID结果总被审稿人质疑？
90%的DID应用错误源于三大认知盲区：
误区1忽视处理效应异质性
传统TWFE模型在交叠DID中会产生负权重问题，审稿人常通过Bacon分解质疑结果可靠性。这时需要使用交叠DID前沿方法：
*- Callaway & Sant'Anna方法-
csdid pm25 gdp car_population, ivar(city) gvar(policy_year)
误区2错误解读平行趋势检验
平行趋势检验≠政策前结果变量水平相同！正确的理解是处理组与对照组的变化趋势在政策前无系统性差异。
误区3 忽视空间相关性
当政策存在空间溢出效应时（如环保督察、高铁建设），需要使用空间DID模型（SDID）：
spmat import W using geo_distance_matrix.txt //导入空间权重矩阵
sdid pm25 gdp car_population, w(W) model(sar)
四、系统学习路径：从方法原理到顶刊复现
DID方法看似简单，实则隐藏着方法选择→代码实现→结果呈现→审稿应答的全链条知识体系。这也是为什么我们强烈建议通过系统化课程学习：
【关键学习模块】
基础夯实：传统DID/多期DID的原理与Stata实现 方法进阶：交叠DID/空间DID/连续DID的模型突破 发表实战：顶刊论文的DID应用范式与审稿应答策略推荐深度学习：
JG学术培训的《双重差分法前沿与实证应用》课程，独创"方法论+代码+顶刊复现"三位一体教学模式：
覆盖全方法链：从传统DID到交叠DID、空间DID的最新进展 提供独家资源包：崔百胜教授整理的Stata外部命令合集（含未公开的sdid扩展包） 实证案例解析：精讲《中国工业经济》《经济学（季刊）》等顶刊的DID应用 学员成果验证：多位学员在CSSCI期刊成功应用课程方法 “ “在试过多个DID课程后，JG的体系化教学让我真正突破了方法应用的瓶颈——从平行趋势检验到交叠DID的实现，每一个技术难点都有代码级指导。”——第16期学员李博士（某985高校青年教师）五、写给研究者的建议
DID方法的应用已进入精度革命阶段。审稿人对方法恰当性的审查日趋严格，仅仅会跑基础模型已无法满足发表要求。我们建议研究者在以下三个维度重点突破：
方法前瞻性：掌握交叠DID、异质性处理效应等前沿方法 软件实操性：精通Stata/R的DID实现代码与结果诊断 学术对话能力：深度理解《经济研究》《管理世界》等顶刊的DID应用范式如果你希望快速构建系统的DID知识体系，不妨从【掌握一个经典模型】→【复现一篇顶刊论文】→【完成一次完整实证分析】的阶梯式学习开始。JG学术培训的DID专题课程正为这样的学习需求而生——在这里，你不仅能获得50+篇顶刊论文的方法精髓，更将加入一个持续产出高质量成果的学术共同体
（注：课程最新一期正在开放报名，可通过「经管之家」公众号回复"DID"获取课程大纲与学员实证案例）
发布于：广东省海通富配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
