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百度知道双重差分模型显著但是系数小JinLaiOumask超过40用户采纳过TA的回答第一部分 模型简介1、模型应用背景2、模型运用前提条件3、稳健性检验第二部分 经典论文分析1、民族地区转移支付、公共支出差异与经济发展差距2、基于多期双重差分的分位回归及其应用第三部分 双重差分模型（DID）stata实例操作1、变量构造和基本命令2、平行趋势检验第四部分 经典论文推荐第五部分 专题预览估计政策效应常用的方法有：工具变量法、断点回归、倾向得分匹配法、双重差分法、合成控制法等。我们在这里介绍双重差分法。第一部分 模型简介1、模型应用背景现代计量经济学和统计学的发展为我们的研究提供了可行的工具。倍差法来源于计量经济学的综列数据模型，是政策分析和工程评估中广为使用的一种计量经济方法。主要是应用于在混合截面数据集中，评价某一事件或政策的影响程度。该方法的基本思路是将调查样本分为两组，一组是政策或工程作用对象即“作用组”，一组是非政策或工程作用对象即“对照组”。根据作用组和对照组在政策或工程实施前后的相关信息，可以计算作用组在政策或工程实施前后某个指标（如收入）的变化量（收入增长量），同时计算对照组在政策或工程实施前后同一指标的变化量。然后计算上述两个变化量的差值（即所谓的“倍差值”）。这就是所谓的双重差分估计量（Difference in Differences，简记DD或DID），因为它是处理组差分与控制组差分之差。该法最早由Ashenfelter（1978）引入经济学，而国内最早的应用或为周黎安、陈烨（2005）。2、模型运用前提条件 使用前提（1）政策不能是“一刀切”类型，即存在受政策影响的实验组和不受政策影响的对照组（2）至少两年的面板数据，如果是截面数据一般也别考虑了 模型前提（1）平行趋势（CT）假设：处理组和对照组有共同趋势，在政策干预之前，处理组和控制组的结果效应的趋势应该是一样的。（2）SUTVA条件：政策干预只影响处理组，不会对控制组产生交互影响，或者政策干预不会产生外溢效应；（3）线性形式条件：潜在结果变量同处理变量和时间变量满足线性条件。由此可见DID的使用条件较为严苛，并不能随意使用。3、稳健性检验为了证明所有的效应是由政策实施所引起的，必须做稳健性检验，主要体现在两个方面： 平行趋势检验如果是多
第一部分 模型简介1、模型应用背景2、模型运用前提条件3、稳健性检验第二部分 经典论文分析1、民族地区转移支付、公共支出差异与经济发展差距2、基于多期双重差分的分位回归及其应用第三部分 双重差分模型（DID）stata实例操作1、变量构造和基本命令2、平行趋势检验第四部分 经典论文推荐第五部分 专题预览估计政策效应常用的方法有：工具变量法、断点回归、倾向得分匹配法、双重差分法、合成控制法等。我们在这里介绍双重差分法。第一部分 模型简介1、模型应用背景现代计量经济学和统计学的发展为我们的研究提供了可行的工具。倍差法来源于计量经济学的综列数据模型，是政策分析和工程评估中广为使用的一种计量经济方法。主要是应用于在混合截面数据集中，评价某一事件或政策的影响程度。该方法的基本思路是将调查样本分为两组，一组是政策或工程作用对象即“作用组”，一组是非政策或工程作用对象即“对照组”。根据作用组和对照组在政策或工程实施前后的相关信息，可以计算作用组在政策或工程实施前后某个指标（如收入）的变化量（收入增长量），同时计算对照组在政策或工程实施前后同一指标的变化量。然后计算上述两个变化量的差值（即所谓的“倍差值”）。这就是所谓的双重差分估计量（Difference in Differences，简记DD或DID），因为它是处理组差分与控制组差分之差。该法最早由Ashenfelter（1978）引入经济学，而国内最早的应用或为周黎安、陈烨（2005）。2、模型运用前提条件 使用前提（1）政策不能是“一刀切”类型，即存在受政策影响的实验组和不受政策影响的对照组（2）至少两年的面板数据，如果是截面数据一般也别考虑了 模型前提（1）平行趋势（CT）假设：处理组和对照组有共同趋势，在政策干预之前，处理组和控制组的结果效应的趋势应该是一样的。（2）SUTVA条件：政策干预只影响处理组，不会对控制组产生交互影响，或者政策干预不会产生外溢效应；（3）线性形式条件：潜在结果变量同处理变量和时间变量满足线性条件。由此可见DID的使用条件较为严苛，并不能随意使用。3、稳健性检验为了证明所有的效应是由政策实施所引起的，必须做稳健性检验，主要体现在两个方面： 平行趋势检验如果是多年面板数据可以通过画图或者回归的方法来检验平行趋势假设。（1）画图：画出实验组时期和对照组时期的时间趋势图，如果两条线的走势完全一致或基本一致，说明CT假设是满足的。（2）回归：将模型构造中dt项改为“年份虚拟变量”，政策实施前有a年就有a个年份虚拟变量，以及与du相乘的a个交互项。此时交互项反映的是“政策实施前年份，实验组和对照组的差异”。如果这a个交互项不显著，即说明政策实施前实验组和对照组不存在明显的差别，从而满足CT假设。一般，“都不显著”可以稍微放松，即便存在一两个显著的情况，但只要a个交互项联合不显著，也是满足CT假设。 安慰剂检验安慰剂检验核心思想即即虚构处理组进行回归。第一步：选取政策实施之前的年份进行处理，例如，政策发生在2014年，研究区间为2013-2015年。我们可以把研究区间向前移动到2011-2013年，并假定政策实施年份为2012年，然后进行回归。第二步：选取已知的并不受政策实施影响的群组作为处理组进行回归。如果不同虚构方式下的DID估计量的回归结果依然显著，说明原来的估计结果很有可能出现了偏误。此外还可以利用不同不同的对照组进行回归，看研究结论是否依然一致。或者选取一个完全不受政策干预影响的因素作为被解释变量进行回归，如果DID估计量的回归结果依然显著，说明原来的估计结果很有可能出现了偏误。注：以上如果回归结果显著，说明原结果是一定有问题的，而如果回归结果不显著，并不一定能表明原结果没问题。第二部分 经典论文分析1、民族地区转移支付、公共支出差异与经济发展差距双重差分法DID模型 趋势评分匹配的双重差分法PSM-DID模型针对民族地区的财政转移支付，是实行财政分权制度的多民族国家缓和民族矛盾、缩小地区差别的重要手段。基于最优政府间转移支付型和“净财政收益”概念，本文首先提出如下理论假说: 这类转移支付有助于减少民族地区与其他地区之间的公共支出差异和经济发展差距。然后使用1993—2003年中国县省两级数据，并采用基于趋势评分匹配的双重差分法( DID with Propensity ScoreMatching) ，检验上述理论假说。研究发现：（1）中国2000年底实施的民族地区转移支付政策，显著促进了民族地区公共支出水平的相对提高和公共支出结构的相对优化。不过，促进作用未显示出随时间不断增强的态势。（2）该项政策未显著缩小民族地区与其他地区之间的经济发展差距。本文的研。究结论表明，民族地区转移支付在中国发挥了均等化效应，但程度有限。2、基于多期双重差分的分位回归及其应用VAR 模型 单期双重差分模型 多期双重差分模型（DID） 分位回归方法针对房价的高速上涨，从2010 年起，中国政府开始采取一系列措施抑制房产泡沫、防止地产被过度炒作。过行政手段抑制需求的“限购令”是否真的抑制了房价的过快上涨？其效果如何？如何进行评估？实证的方法主要有VAR 模型和单期双重差分模型，本文将利用70 个大中城市在三个不同调控期的房地产相关数据，采用多期双重差分模型（DID）动态、精准地分析限购政策的长期动态效果。同时，考虑到70 个大中城市的房价差异非常明显，本文还将采用分位回归方法进一步探索限购令对住宅价格的影响，从而为相关部门制定进一步的房地产调控政策提供理论依据。将双重差分模型应用到限购对房价的影响问题上，具体思路为：将实施限购的城市作为处理组，将未实施限购的城市作为对照组，时间段分为政策出台前与政策出台后。据此可以设置两个虚拟变量Di 和Dt , Di 代表是否实施了限购令，Dt 代表政策实施前后，若某个城市实施了限购令，则Di = 1 ，否则Di = 0 ；Dt = 1 代表该时间段为某城市实施限购令之前，Dt = 2 代表该时间段为某城市实施限购令之后。据此，两个变量的交互项乘积Di*Dt 即可在一定程度上反应政策的实施效果。在因变量的选择上，本文选择了国家统计局发布的全国70 个大中城市的月度房屋销售价格指数作为研究对象，该指数的计算是基于各地房管局的网签数据，能够较为有效地避免现实交易中出现的阴阳合同问题。控制变量的选取从供求理论出发，以上期的供给量和需求量为控制变量，将供求因素纳入模型从而剔除其对房价造成的影响，直接体现限购对房价的影响效果。通过研读以往研究房价影响因素的文献，由于房地产市场反应不够灵敏，本文认为当期商品住宅需求主要可以从城市的整体经济水平（以上一期城市所在省份的工业增加值同比增长率为指标）以及上一期商品住宅销售面积同比增长率中反映出来，以上一期商品住宅投资额的同比增长率反映供给的基本水平。同时为了更全面地消除城市自身特征（如地理位置、人口因素等）对房价增长率造成的影响，本文将滞后一期的房价同比增长率也作为控制变量。第三部分 双重差分模型（DID）stata实例操作 1、变量构造和基本命令**调用数据use ' ', clear**设置虚拟变量，政策执行时间为1994年gen time = (year>=1994) & !missing(year)**生成地区的虚拟变量gen treated = (country>4) & !missing(country)**产生交互项gen did = time*treated**第一种回归设计**回归Estimating the DID estimatorreg y time treated did, r显然在10%水平上，政策实施有显著的负效应。*第二种DID回归设计reg y time##treated,r**方法三下载外部命令方法ssc install diff**估计DIDdiff y, t(treated) p(time)2、平行趋势检验以上的基准回归只有当地区在政策前足够相似才能够保证DID提取的是政策的因果效应，所以研究者需要知道两组地区在政策前有多大差异。实现这一目标的方法是将年份虚拟变量乘以实验组虚拟变量，这一交互项就可以捕捉两组地区在每一年份的差异。如果两组地区的确有着平行趋势的话，那么预期在1994年前的那些交互项的回归结果将不显著，而1994年后的将显著。**平行趋势检验**生成年份虚拟变量与实验组虚拟变量的交互项(此处选在政策前后各3年)gen Dyear = year-1994gen Before3 = (Dyear==-3&treated==1)gen Before2 = (Dyear==-2&treated==1)gen Before1 = (Dyear==-1&treated==1)gen Current = (Dyear==0&treated==1)gen After1 = (Dyear==1&treated==1)gen After2 = (Dyear==2&treated==1)gen After3 = (Dyear==3&treated==1)**将以上交互项作为解释变量进行回归xtreg y time treated Before3 Before2 Before1 Current After1 After2 After3 , feest sto reg可以看出Before3 Before2 Before1 的系数均不显著，After1的系数负向显著采用coefplot命令进行绘图，观察是否1994年前的回归系数均在0轴附近波动，在1994年后回归系数显著为负。coefplot reg,keep(Before3 Before2 Before1 Current After1 After2 After3) vertical recast(connect) yline(0)结果发现系数在政策前的确在0附近波动，而政策后一年系数显著为负，但很快又回到0附近。这说明实验组和控制组的确是可以进行比较的，而政策效果可能出现在颁布后一年，随后又很快消失。第四部分 经典论文推荐[1]Matching As an Econometric Evaluation Estimator. The Review of EconomicStudies,1998,65(2):261-294.(note:最早提出者)[2]胡宏伟，“城镇居民医疗保险对国民健康的影响效应与机制”,《南方经济》,2012年第10期[3]毛捷，“民族地区转移支付公共支出差异与经济发展差距”,《经济研究》,2011年增2期[4]CompulsoryLicensing:Evidence from the Trading with the Enemy Act，AER，2012[5]交通基础设施质量与经济增长：来自中国铁路提速的证据，世界经济，2012年第1期[6]新型农村社会养老保险政策效果评估》，经济学（季刊），2014年第14卷第1期财政“省直管县”改革与基层政府税收竞争，经济研究，2015年第11期[7]税收分成、税收努力与企业逃税，管理世界，2016年第12期[8]政企合谋与企业逃税：来自国税局长异地交流的证据，经济学(季刊)，2016年第15卷第4期[9]出口改善了员工收入吗？，经济研究，2011年第9期[10]西部大开发：增长驱动还是政策陷阱，中国工业经济，2015年第6期[
1、双重差分法又叫做倍差法，被用作政策效应评估，由于双重差分法的原理以及模型非常的容易理解，因此，受到了很多人的喜爱。 2、双重差分法的本质就是面板数据固定效应，因此仅仅需要面板数据，如果只有截面数据的话，是不能够运用双重差分法的。DID模型中包括个体与分组虚拟变量，如果个体会受到政策实施的影响，那么，分组虚拟变量将会取1，否则，分组虚拟变量就会取0，这样便可以反映出政策实施的净效应是什么样的，在双重差分法的模型中，还需要有至少达两年的面板数据集，这样才能够正确的反映政策实施的效应。
双重差分法的关键是“平行路径”（Parallel Paths）假设，该假设提出，对照组的平均变化代表着实验组在没有实验的情况下会发生的变化。 该方法较为流行的部分原因是其并不要求繁重的数据——它只需要两组对象在同一时间点的数据即可，而且只要不违反“平行路径”假设，其结果对任何可能的干扰因素都是稳健的。 如果实验前几个时期的数据是存在的，那么研究者可以通过测试实验前对照组和实验组的不同来满足“平行路径”假设。 然而从构建实验和对照组的角度来说，这一假设是无法验证的，实验前的相同特征仅仅能够提供一定的可信度，并不能直接证明“平行路径”假设。
现在用个OLS、FE似乎根本就就拿不出手了，因为方法太简单可能会与期刊的“气质”不符，而DID听起来就很高端（虽然就是个交互项），能够满足作者和编辑们的虚荣心。
双重差分法又叫做倍差法，被用作政策效应评估，由于双重差分法的原理以及模型非常的容易理解。因此，受到了很多人的喜爱，双重差分法的本质就是面板数据固定效应，因此仅仅需要面板数据，如果只有截面数据的话，是不能够运用双重差分法的。
DID模型中包括个体与分组虚拟变量，如果个体会受到政策实施的影响，那么，分组虚拟变量将会取1，否则，分组虚拟变量就会取0，这样便可以反映出政策实施的净效应是什么样的，在双重差分法的模型中，还需要有至少达两年的'面板数据集，这样才能够正确的反映政策实施的效应。
双重差分法属于评估政策实施效应的一种非常有效的方法，被广泛的应用于微观经济学。
百度知道双重差分模型显著但是系数小JinLaiOumask超过40用户采纳过TA的回答第一部分 模型简介1、模型应用背景2、模型运用前提条件3、稳健性检验第二部分 经典论文分析1、民族地区转移支付、公共支出差异与经济发展差距2、基于多期双重差分的分位回归及其应用第三部分 双重差分模型（DID）stata实例操作1、变量构造和基本命令2、平行趋势检验第四部分 经典论文推荐第五部分 专题预览估计政策效应常用的方法有：工具变量法、断点回归、倾向得分匹配法、双重差分法、合成控制法等。我们在这里介绍双重差分法。第一部分 模型简介1、模型应用背景现代计量经济学和统计学的发展为我们的研究提供了可行的工具。倍差法来源于计量经济学的综列数据模型，是政策分析和工程评估中广为使用的一种计量经济方法。主要是应用于在混合截面数据集中，评价某一事件或政策的影响程度。该方法的基本思路是将调查样本分为两组，一组是政策或工程作用对象即“作用组”，一组是非政策或工程作用对象即“对照组”。根据作用组和对照组在政策或工程实施前后的相关信息，可以计算作用组在政策或工程实施前后某个指标（如收入）的变化量（收入增长量），同时计算对照组在政策或工程实施前后同一指标的变化量。然后计算上述两个变化量的差值（即所谓的“倍差值”）。这就是所谓的双重差分估计量（Difference in Differences，简记DD或DID），因为它是处理组差分与控制组差分之差。该法最早由Ashenfelter（1978）引入经济学，而国内最早的应用或为周黎安、陈烨（2005）。2、模型运用前提条件 使用前提（1）政策不能是“一刀切”类型，即存在受政策影响的实验组和不受政策影响的对照组（2）至少两年的面板数据，如果是截面数据一般也别考虑了 模型前提（1）平行趋势（CT）假设：处理组和对照组有共同趋势，在政策干预之前，处理组和控制组的结果效应的趋势应该是一样的。（2）SUTVA条件：政策干预只影响处理组，不会对控制组产生交互影响，或者政策干预不会产生外溢效应；（3）线性形式条件：潜在结果变量同处理变量和时间变量满足线性条件。由此可见DID的使用条件较为严苛，并不能随意使用。3、稳健性检验为了证明所有的效应是由政策实施所引起的，必须做稳健性检验，主要体现在两个方面： 平行趋势检验如果是多
你好，经过我查阅相关资料得知双重差分模型显著但是系数小是因为:使用观测数据模拟实验研究设计，其基本思路是将调查样本分为两组：一组为被政策影响组，即实验组，一组为未被政策影响组，即对照组。首先计算实验组在政策前后某个指标的变化量，再计算对照组在政策前后同一指标的变化量，然后计算上述两个变量的差值，从而反映政策的净影响。
双重差分 (Differences-in-Differences,DID)，其常用于政策评估效应研究，比如研究‘鼓励上市政策’、‘开通沪港通’、‘开通高铁’、‘引入新教育模式’等效应时，分析效应带来的影响情况。
涉及两个关键数据，分别是Treated和Time，此处Treated为地区（A和B两个地区），以及时间项Time(高铁开通前和开通后)。
同时研究‘开通高铁’参于gdp的影响，那么被解释变量Y即为gdp，与此同时还涉及可选的控制变量（控制变量为可选项，多数情况下并不需要），比如教育投入，人口或对外投资情况等，如下表说明：
特别提示：
理论上，双重差分研究可在很大程度上避免数据内生性问题。‘政策效应’通常为外生项，因而不存在双向因果关系，比如开通高铁影响gdp，gdp同时影响开通开通。与此同时，双重差分也有着一定的前提性要求，通常其希望满足‘平行趋势假设’（Parallel Trend Assumption），即time项为0时，即比如开通高铁前，A类和B类两类地区的gdp数据需要无明显的差异性。
至于‘平行趋势假设’（共同趋势）的检验，其有多种检验方式。包括t检验法，‘交叉项’显著性检验法，F统计量检验法，图示法。具体说明如下：
针对‘交互项显著性检验法’或‘F统计量检验法’，时间项可能仅为2期（实验前和实验后），也可能为多期m期（m>2），那么哑变量设置后，放入分析的交互项为‘实验前时的交互项’，如下表说明：
关于哑变量说明：
如果是使用t检验法，SPSSAU在进行DID分析时默认有提供，如果是使用‘交互项显著性检验法’或者‘F统计量检验法’，可先将时间项作哑变量处理后，与treated项作交互项，然后进行线性回归（SPSSAU通用方法里面的线性回归或计量研究里面的OLS回归均可）。如果是使用‘图示法’，则使用SPSSAU【可视化-> 簇状图 】完成。
某地区（实验组，B地区）通过法律将最低工资从每小时美元提高中到美元，但相邻的另一地区(控制组，A地区)保持不变。某研究人员收集实施新法律前后就业人数数据，使用DID差分法进行研究‘提高最低工资’是否有助于‘就业人数增加’，即提高最低工资是否会提升民众的就业积极性。
此案例时：treated为地区（数字0为控制组即A地区，数字1为实验组即B地区）。Time为时间（数字0为法律实施前，数字1为法律实施后）。研究的效应项即被解释变量Y为‘就业人数’。与此同时还有另外3个控制变量。
双重差分法DID，其通常用于政策效应类研究。共涉及两项，分别是实验组别treated（数字0表示控制组，数字1表示实验组），和时间项time（数字0表示实验前，数字1表示实验后）。一般希望在实验前即time为0时，实验组别数据基本保持一致性，即满足‘平行趋势假设’。‘平行趋势假设’检验有多种方式，建议查看本页面中相关说明。
比如本案例可使用SPSSAU的簇状图进行‘平行趋势假设’查看，如下图可以看到，实验前时两个组别的‘从业人数’即效应水平基本完全一致，说明满足‘平行趋势假设’，因而可以继续分析，当然也可使用实验前时，控制组和实验组效应值的差异情况进行检验，SPSSAU默认有提供。
本案例操作截图如下，案例中带3个控制变量，如果没有控制变量可直接不放入即可，如下：
SPSSAU共输出5类表格，分别是DID模型描述统计，DID模型结果汇总，t 检验(Before)，t 检验(After)，OLS回归分析结果。说明如下：
上表格展示不同实验组别，以及实验前后时的样本分布情况。本案例共有155个实验样本，77个为实验前，78个为实验后。
上表格展示DID模型最终结果。分别包括实验前和实验后时，控制组或实验组的效应值水平（特别提示，效应值是一种量化指标，并非被解释变量从业人数的平均值（但通常接近于平均值），数学原理上其为ols回归的回归系数值）。
上表格显示：在实验前before状态时，实验组和控制组的差分效应量为,并且没有呈现出显著性（p = >），即说明实验前时，实验组和控制组的效应水平基本一致并没有明显的差异性，也即说明满足‘平行趋势假设’。
实验后after状态时，实验组和控制组的差分效应量为，并且呈现出显著性（p = < ），即说明在实验后时间点时，实验组的效应值明显高于控制组效应值。
最终查看应该以diff-in-diff，即最终的双重差分值，上表格时，双重差分效应值为且呈现出显著性（p = < ），也即说明双重差分效应显著，即说明‘提高最低工资’是否有助于‘就业人数增加’，提高的平均效应水平为。
上表格展示实验前状态时，控制组和实验组两类别下被解释变量或控制变量的差异情况。通常仅关注被解释变量的差异性即可，从上表格可知，控制组和实验组并没有呈现出显著性（p = > ），也即说明实验前时控制组和实验组的‘从业人数’并没有明显的差异性，即说明数据通过‘平行趋势假设’。
上表格展示实验后状态时，控制组和实验组两类别下被解释变量或控制变量的差异情况。通常仅关注被解释变量的差异性即可，从上表格可知，控制组和实验组呈现出显著性（p = 0. 043 < ），也即说明实验前时控制组和实验组的‘从业人数’呈现出明显的差异性，说明实验后状态下实验组和控制组的平均水平有着显著性差异，而且实验组()明显高于控制组（）。
上表格展示OLS回归结果，其为DID差分模型的数学原理，比如上表格中treate*time这一交互项的回归系数值为即为‘DID模型结果汇总’表格中的Diff-in-Diff效应值。
涉及以下几个关键点，分别如下：
双重差分模型（difference-in-difference，DID）近年来多用于计量经济学中对于公共政策或项目实施效果 的定量评估。 通常大范围的公共政策有别于普通科研性研究，难以保证对于政策实施组和对照组在样本分配上的完全随机。非随机分配政策实施组和对照组的试验称为自然试验（naturaltrial），此类试验存在较显著的特点，即不同组间样本在政策实施前可能存在事前差异，仅通过单一前后对比或横向对比的分析方法会忽略这种差异，继而导致对政策实施效果的有偏估计。DID模型正是基于自然试验得到的数据，通过建模来有效控制研究对象间的事前差异，将政策影响的真正结果有效分离出来。
双重差分模型在政策评估评估中被广泛应用。也是在实证研究中非常重要的一种模型构建，DID方法主要用于政策评估，尤其是对我国渐进式政策改革的评估，具有很好的模型拟合效果。 DID方法利用政策的准自然实验将研究对象随机的分成处理组和对照组，其中受政策影响的个体称为处理组，反之是对照组。为了估计政策效应，需要先比较处理组在政策发生前后的变化，但这种变化的部分也可能是时间效应所导致的。所以需要引入对照组在政策发生前后的结果变量的变化来提出处理组内的时间效应。即通过对照组来假设构建一个只存在时间效应而没有受到政策影响的处理组。 1、双重差分模型（DID） 3种方式来理解DID：表格法、画图法和回归法。一般而言，最终需要通过回归来具体识别政策效应的影响。 表格法：首先分别计算处理组和对照组在政策发生前后结果变量的均值。然后用处理组政策发生后的均值减去政策发生前的均值得到处理组政策前后的变化，对照组也进行同样操作得到对照组在政策发生前后的变化。最后，我们用处理组的变化减去对照组的变化，即剔除掉时间效应，就可以得到政策效应，两次相减的过程就体现了双重差分的思想。画图法：（略） 这里需要注意的是，我们运用该方法前，需要假设二者存在共同趋势。即除了政策外，两者并没有显著不同，也就是说，政策发生前，对照组与处理组的结果变量呈现出共同的变化趋势，且趋势改变速率差异不大。对于共同趋势的检验通常利用“安慰剂检验”。需要注意的是，共同趋势检验是安慰剂检验，但是反过来则不成立，这两者是包含关系。安慰剂检验方法有很多，接下来介绍3种方法： 第一种，采用政策发生之前的数据，将政策实施前的除第一年之外的所有年份“人为地”设定成为处理组的政策实施年份。然后，根据DID模型逐年回归，当所有回归中的交互项系数都不显著时，说明通过了安慰剂检验，表明之前识别的政策平均效应时可靠的，否则就是不可靠的。如果政策实施前有n年数据，那么就需要做n-1次回归。 第二种，“人为地”随机选择政策实施对象（处理组），然后使用全样本做DID回归。如果交互项系数不显著，则判断政策对随机选择的处理组都不存在政策效应，可以进一步证明之前识别的政策平均效应结果时可靠稳健的。 第三种，改变被解释变量，通常选择理论上不受政策影响的其他变量，保持真实的对照组和处理组、真实的政策实施时间，重新进行DID回归，理想的结果是，该政策的实施对其他被解释变量都不存在政策效应。 当对照组和处理组确实不存在共同趋势时，提供三种解决思路： 第一种，寻找更好的对照组，也可以把多个对照组加权构成一个虚拟对照组，这样尽管每个对照组都与实验组的时间趋势不同，但加权后的虚拟对照组的时间趋势与处理组相同。（合成控制法）Abadie等（2010）用该方法研究加州的控烟法对烟草消费的影响，他们利用其他州的数据加权模拟了加州在没有该法案时潜在烟草消费水平。 第二种，估算出因时间趋势不同带来的偏差，然后从双重差分结果中减去这个偏差，即三重差分法。三重差分法的思路为，既然两个地区的时间趋势不一样，那么我们可以分别在两个地区寻找一个没有受到干预影响的人群或行业，通过对这两组的双重差分估算出时间趋势的差异，然后在从原来实验组和对照组的双重差分估算值中减去这个时间趋势差异。 假设B州针对65岁及以上老年人（E）引入了新的医保政策，而该政策不适用于65岁以下人群（N），欲考察此政策对于健康状况y的影响。 双重差分法的思路为： 1、以B州65岁及以上人群为实验组，65岁以下人群为对照组，这种方法可能存在的缺陷为，年轻人和老年人的健康状况随着时间可能发生不同的变化； 2、以相邻A州65岁及以上的老年人作为对照组，但是这样不能保证政策实施前，两个州的老年人健康状况有相同的时间趋势。 考虑构建三重差分模型，首先将B州65岁及以上人群作为实验组，65岁以下人群作为对照组，然后使用A州的数据衡量A州的年轻人和老年人的健康状况随时间变化的不同趋势，最后再从双重差分的结果中把这一不同减去，就能估计出政策效应。
实证的方法主要有VAR 模型和单期双重差分模型,本文将利用70 个大中城市在三个不同调控期的房地产相关数据,采用多期双重差分模型双重差分模型 (Difference-Differences, DID)是政策评估的非实验方法中最为常用的一种方法,其中交互项是DID的灵魂。 交互项形式拥有各种形式,包括(2. 传统DID 双重差分法是研究“处理效应”(treatment effects)的流行方法。一般来说,DID的使用场景为,在面板数据中,个体可分为两类,即受到政策冲击的3. 经典DID 经典DID是在传统DID模型
你好，经过我查阅相关资料得知双重差分模型显著但是系数小是因为:使用观测数据模拟实验研究设计，其基本思路是将调查样本分为两组：一组为被政策影响组，即实验组，一组为未被政策影响组，即对照组。首先计算实验组在政策前后某个指标的变化量，再计算对照组在政策前后同一指标的变化量，然后计算上述两个变量的差值，从而反映政策的净影响。
本科毕业论文一般重复率要低于30%，不然太高就会被评定抄袭了！提交前可以用万方检测查一下查重率⌄没问题再提交。万方检测这个软件还是挺好用的，价格也平价。
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总的来说，论文重复率标准分为四个等级:A等级：论文查重报告的重复率低于10%。这种论文可以直接通过本科学校论文查重标准，并且会评为是最优质的论文。B等级：论文查重报告重复率在10%-20%之间，这样的论文也可以通过本科学校论文查重标准，也是比较优质的论文.C等级：本科论文查重报告重复率在20-50%的范围内，这种论文基本上很难通过学校查重标准，因为论文重复率太高，存在大量的文字抄袭，我们必须进行论文降重和修改。D等级标准是：论文重复率在50%以上，这种论文基本上是全篇抄袭，完全没有自己的创作。这种论文基本上需要重写。对于以上大学本科毕业论文四类标准，几乎所有大学重复率都是这样。一般来说，20%的重复率是论文重复率的重要分水岭。如果高于这个值，这意味着我们可能不能参加论文达标，从而影响我们拿毕业证。 如果低于20%，那么我们可以完全放心，我们的论文肯定能得到学校的认可.总之，只有学生达到A,B两个不同等级的标准才能够通过本科学校论文查重标准并参加答辩。如果论文存在过高的重复率，我们会被推迟答辩，根据学校统一的规则。每个学校论文重复率标准可能都不一样，我们需要自己去看学校的相关公告。学生在论文写作修改的时候，应牢记标准的重复率，并通过论文查重检测系统进行查重检测。只有这样，我们顺利完成论文写作和通过学校论文查重标准拿到毕业证，才能不辜负四年的刻苦学习。以上就是青藤小编关于本科毕业论文的查重标准的相关分享，送给即将毕业的小伙伴们，祝愿大家都能顺利通过论文检测，开开心心毕业哦!
一、论文检测相似度低于多少才算合格？1、对于本科、硕士以及博士毕业生，他们对毕业论文重复率的要求是不一样的。一般对于本科毕业论文，相似度要保持在20%以下，而对于硕士毕业论文，相似度要控制在15%以内，而对于博士生，要求就更高了，需要在10%甚至5%以内。2、除了上面提到的论文，还有发表论文的期刊。这类论文对相似度也有严格的要求。如果是一般期刊，相似度一般在20% ~ 30%以下，而核心期刊的要求会更高，一般在5% ~ 10%以下。二、如何降低论文的相似度1、论文检测系统通常会抄袭13个连续单词相同的判断位，所以写论文的时候要尽量避免这种情况。2、对于相同词语的表达，建议用同义词来代替，如变损害为破坏，变原理为基本思想等。这也是一种比较简单的降低论文相似度的方法。3、我们必须注意引用参考文献的格式。如果格式不正确，论文检测系统也会将参考文献纳入检测范畴，必然会增加论文的相似度。所以这部分一定要注意。
论文查重的标准是：1. 论文学术不端行为，文字复制和抄袭是最普遍和最严重的。论文查重系统检测的是论文中重复文字的比例，不是指的论文的抄袭严重程度，论文重复比例越高，说明论文重合字数越多。同时存在抄袭的可能性就越大。是否属于抄袭和剽窃别人论文还是要由学校的专家组来决定。2. 论文查的标准一般是以连续重复N个字符的方式来进行判断的，同时论文查重系统目前不能识别图片、表格和公式。对论文参考文献，进行正确的标注是不计算到重复率中的，如果没有进行标注，论文查重系统还是会计算重复率。3、不同论文查重系统数据库是不一样的，不同的学校要求的论文查重系统是有差异的，并且对重复率要求也是不一样的。一般学校要求重复率在30%左右，比较严格的学校要求重复率在20%左右。扩展资料：论文查重多少算合格？不同论文的合格查重率标准是不同的，专本科论文查重率低于30%才算合格，硕士论文查重率低于20%才算合格，博士论文低于10%才算合格，普刊论文查重率低于30%才算合格，核心期刊论文查重率低于10%才算合格，不同类型的论文查重率是存在偏差的，论文用户一定要以论文机构的查重要求规范自己的论文撰写。在现在社会中发表一篇优质论文对于这个用户之后的求职就业都是有帮助的，但是论文考核是难以通过的，特别是对于核心期刊论文和硕博论文来说，论文合格标准是非常高的，很多论文用户都会卡在论文降重环节，其实论文降重是存在降重技巧的，了解论文降重技巧能够确保论文用户高效的进行论文降重。
你好，经过我查阅相关资料得知双重差分模型显著但是系数小是因为:使用观测数据模拟实验研究设计，其基本思路是将调查样本分为两组：一组为被政策影响组，即实验组，一组为未被政策影响组，即对照组。首先计算实验组在政策前后某个指标的变化量，再计算对照组在政策前后同一指标的变化量，然后计算上述两个变量的差值，从而反映政策的净影响。
双重差分模型在政策评估评估中被广泛应用。也是在实证研究中非常重要的一种模型构建，DID方法主要用于政策评估，尤其是对我国渐进式政策改革的评估，具有很好的模型拟合效果。 DID方法利用政策的准自然实验将研究对象随机的分成处理组和对照组，其中受政策影响的个体称为处理组，反之是对照组。为了估计政策效应，需要先比较处理组在政策发生前后的变化，但这种变化的部分也可能是时间效应所导致的。所以需要引入对照组在政策发生前后的结果变量的变化来提出处理组内的时间效应。即通过对照组来假设构建一个只存在时间效应而没有受到政策影响的处理组。 1、双重差分模型（DID） 3种方式来理解DID：表格法、画图法和回归法。一般而言，最终需要通过回归来具体识别政策效应的影响。 表格法：首先分别计算处理组和对照组在政策发生前后结果变量的均值。然后用处理组政策发生后的均值减去政策发生前的均值得到处理组政策前后的变化，对照组也进行同样操作得到对照组在政策发生前后的变化。最后，我们用处理组的变化减去对照组的变化，即剔除掉时间效应，就可以得到政策效应，两次相减的过程就体现了双重差分的思想。画图法：（略） 这里需要注意的是，我们运用该方法前，需要假设二者存在共同趋势。即除了政策外，两者并没有显著不同，也就是说，政策发生前，对照组与处理组的结果变量呈现出共同的变化趋势，且趋势改变速率差异不大。对于共同趋势的检验通常利用“安慰剂检验”。需要注意的是，共同趋势检验是安慰剂检验，但是反过来则不成立，这两者是包含关系。安慰剂检验方法有很多，接下来介绍3种方法： 第一种，采用政策发生之前的数据，将政策实施前的除第一年之外的所有年份“人为地”设定成为处理组的政策实施年份。然后，根据DID模型逐年回归，当所有回归中的交互项系数都不显著时，说明通过了安慰剂检验，表明之前识别的政策平均效应时可靠的，否则就是不可靠的。如果政策实施前有n年数据，那么就需要做n-1次回归。 第二种，“人为地”随机选择政策实施对象（处理组），然后使用全样本做DID回归。如果交互项系数不显著，则判断政策对随机选择的处理组都不存在政策效应，可以进一步证明之前识别的政策平均效应结果时可靠稳健的。 第三种，改变被解释变量，通常选择理论上不受政策影响的其他变量，保持真实的对照组和处理组、真实的政策实施时间，重新进行DID回归，理想的结果是，该政策的实施对其他被解释变量都不存在政策效应。 当对照组和处理组确实不存在共同趋势时，提供三种解决思路： 第一种，寻找更好的对照组，也可以把多个对照组加权构成一个虚拟对照组，这样尽管每个对照组都与实验组的时间趋势不同，但加权后的虚拟对照组的时间趋势与处理组相同。（合成控制法）Abadie等（2010）用该方法研究加州的控烟法对烟草消费的影响，他们利用其他州的数据加权模拟了加州在没有该法案时潜在烟草消费水平。 第二种，估算出因时间趋势不同带来的偏差，然后从双重差分结果中减去这个偏差，即三重差分法。三重差分法的思路为，既然两个地区的时间趋势不一样，那么我们可以分别在两个地区寻找一个没有受到干预影响的人群或行业，通过对这两组的双重差分估算出时间趋势的差异，然后在从原来实验组和对照组的双重差分估算值中减去这个时间趋势差异。 假设B州针对65岁及以上老年人（E）引入了新的医保政策，而该政策不适用于65岁以下人群（N），欲考察此政策对于健康状况y的影响。 双重差分法的思路为： 1、以B州65岁及以上人群为实验组，65岁以下人群为对照组，这种方法可能存在的缺陷为，年轻人和老年人的健康状况随着时间可能发生不同的变化； 2、以相邻A州65岁及以上的老年人作为对照组，但是这样不能保证政策实施前，两个州的老年人健康状况有相同的时间趋势。 考虑构建三重差分模型，首先将B州65岁及以上人群作为实验组，65岁以下人群作为对照组，然后使用A州的数据衡量A州的年轻人和老年人的健康状况随时间变化的不同趋势，最后再从双重差分的结果中把这一不同减去，就能估计出政策效应。
现在要修一条铁路,铁路是条线,所以必然会有穿过的城市和没有被穿过的城市
双重差分模型（difference-in-difference，DID）近年来多用于计量经济学中对于公共政策或项目实施效果 的定量评估。 通常大范围的公共政策有别于普通科研性研究，难以保证对于政策实施组和对照组在样本分配上的完全随机。非随机分配政策实施组和对照组的试验称为自然试验（naturaltrial），此类试验存在较显著的特点，即不同组间样本在政策实施前可能存在事前差异，仅通过单一前后对比或横向对比的分析方法会忽略这种差异，继而导致对政策实施效果的有偏估计。DID模型正是基于自然试验得到的数据，通过建模来有效控制研究对象间的事前差异，将政策影响的真正结果有效分离出来。