My blog Practice makes perfect
文献集锦
如何理论创新？
管理学理论集锦
Python实际应用
聚类标准误与固定效应
巫师3：狂猎
Stata应用技巧
Python知识与技巧
双重差分法（DID）
创新文献阅读与摘要
计量经济学
Python绘图相关
队列DID
type
status
date
slug
summary
tags
category
icon
password
网址
作者
标签
文章链接
发布时间
来源
转载自公众号文章“经济学家的智慧：队列DID的识别策略”
前言
对历史事件、政策的影响进行评估是经济史和微观计量经济的一次有趣结合，这一结合也产出了诸多有趣的论文，但是囿于数据的原因，“学术明星”（火的一塌糊涂的DID）也难以在此领域大施拳脚。如果采用标准DID模型对历史事件、政策进行评估，那就需要个体（截面）和时间两个维度具有变异性的数据，即受到事件影响的个体、未受到事件影响的个体分别在事件发生前和发生后的数据（个体层面在历史上的长期追踪调查或观测数据）。而通常情况下这么“完美”的历史观测或调查数据都是不存在的或难以获取的，能够获取到可用的截面调查数据就“烧高香”吧！
计量经济学家的智慧在这里凸显无疑，数据不够，可以用巧妙的设计来凑，队列DID的方法（Duflo,2001）由此诞生。在使用截面调查数据构造DID时，可将时间维度替换为出生队列维度，由此划分一个出生队列维度的处理组和对照组，即受到历史事件（政策）影响的出生队列和未受到历史事件（政策）影响的出生队列，通过出生队列和地区两个维度的变异去构造双重差分。这种研究设计和识别策略目前已被学者们广泛认可和借鉴，用于评估诸如大跃进、大饥荒、上山下乡和文化大革命等特殊历史事件、政策对个体的长期影响。
队列DID的经典案例：大饥荒对幸存者的影响
想要识别大饥荒对幸存者的因果效应，面临的最大难题就是数据，我们基本不可能获得到个体在大饥荒前和大饥荒后的追踪调查数据，我们有的只是一个截面调查数据。北京大学陈玉宇和周黎安（2007，JHE）在研究大饥荒对人们的健康状况和社会经济状况的影响时，即根据出生队列和地区两个维度变异构造了双重差分：
在饥荒之后出生的人不会受到饥荒的影响，而那些在饥荒期间出生的人可能会受到饥荒的影响。因此可以将1954年至1962年出生的个体作为处理组，1963年至1967年出生的个体作为对照组。但是，如果直接比较不同出生队列的人群的健康状况的话，就会存在拿“橘子”和“苹果”进行比较的问题，因为可能存在某些无法观测和控制的混淆因素，导致不同出生队列的人群（大饥荒之后出生的人群和大饥荒期间出生的人群）的健康状况本身就存在着系统性差异（cohort trends）。这个时候，一重差分就不能准确识别大饥荒对幸存者的健康状况的因果效应。
我们需要做的是在一些没有遭受饥荒的地区控制同一组人群，观察没有遭受饥荒的地区不同出生队列的健康状况之间的差异，然后再将遭受饥荒的地区和没有遭受饥荒的地区进行一次差分就好了，这样，我们才能得到“干净的”因果效应。不过，1959-1961年大饥荒是一场全国范围内的饥荒，所以基本不存在没有遭受饥荒的地区，但是不同省份遭受饥荒的严重程度是不同的，所以可以使用一个度量不同地区饥荒严重程度的连续型变量来反映地区维度的变化（连续型DID）。
程令国和张晔（2011）算是“酒瓶子装新酒”，以相同的队列DID识别策略,估计了1959-1961大饥荒对人们的储蓄行为的影响，发现如果户主在性格形成时期(即童年－青少年时期) 经历较严重饥荒，将大大提高其成年后家庭的储蓄倾向,从一个新的角度解释了中国家庭储蓄率高企的现象。
队列DID的推荐论文
Duflo（2001）开创性地提出了队列DID的识别策略，将其用到了《Schooling and Labor Market Consequences of School Construction in Indonesia: Evidence from an Unusual Policy Experiment》一文，通过出生队列和地区维度双重差分，分别评估了印度尼西亚修建学校（INPRES项目）对当地儿童受教育年限和工资收入的影响，并据此巧妙避开内生性问题估计了教育回报率。
说起近些年最引人注目的队列DID之作，那无疑是陈祎、范子英、顾晓敏和周黎安四位老师2020年发表在AER上的论文《Arrival of Young Talent: The Send- Down Movement and Rural Education in China》。作者研究的是知识青年上山下乡对中国农村教育的意外影响，在上山下乡运动期间，各县接受了不同数量的下乡知青，受到下乡知青的影响程度不同，在同一个县内，不同出生队列的儿童受到下乡知青的影响不同，因而可以根据地区和出生队列两个维度的变异构造双重差分。
国内期刊也有诸多队列DID的良作。梁超和王素素（2020）利用不同地区撤点并校的政策执行力度差异和人群出生队列信息构造截面双重差分，考察了2001年开始的撤点并校对农村儿童人力资本积累的长期影响。第一个维度的变化来自地区撤点并校力度差异,第二个维度的变化来自出生队列，根据中国通常7岁入学的年龄要求和小学6年的学制规定，2001年撤点并校开始时年龄小于或等于13岁的儿童会受到政策影响，年龄大于或等于14岁的人群则不受撤点并校的影响。
王丹利和陈斌开（2024）利用集体化时期国家统一管理水利的政策冲击和出生队列信息构造双重差分，评估了历史上村民自发组织修筑水利设施的行为对其后的村民公共事务参与的长期影响。第一个维度的变化来自地区间历史上民间修筑水利设施的差异，第二个维度的变化来自个体出生队列，1940-1958年间的出生队列，未受到或较少受到民间修建水利的影响，因为这部分人群在1958年尚未满18岁，不是民间修建水利的主要劳动力。
参考文献
[1]Chen Yuyu, Zhou Li-An. The long-term health and economic consequences of the 1959-1961 famine in China[J]. Journal of Health Economics, 2007. - [Link] -
[2]Chen Yi, Fan Ziying, Gu Xiaomin, Zhou Li-An. Arrival of Young Talent: The Send-Down Movement and Rural Education in China[J]. American Economic Review, 2020, 110(11): 3393-3430. - [Link] -
[3]Duflo Esther. Schooling and Labor Market Consequences of School Construction in Indonesia: Evidence from an Unusual Policy Experiment[J]. American Economic Review, 2001. - [Link] -
[4]程令国,张晔.早年的饥荒经历影响了人们的储蓄行为吗?——对我国居民高储蓄率的一个新解释[J].经济研究,2011,46(08):119-132.
[5]梁超,王素素.教育公共品配置调整对人力资本的影响——基于撤点并校的研究[J].经济研究,2020,55(09):138-154.
[6]王丹利, 陈斌开. 公共基础设施社会参与的历史起源：来自乡村水利建设的证据[J]. 世界经济, 2024, 47(3): 151-183.
Prev
stata命令之esttab
Next
溢出式探索 vs 广泛探索
Loading...