本文采用倾向得分匹配-双重差分(简称PSM⁃DID)模型进行检验。由于PSM适用于截面数据而DID适用于面板数据,二者适用范围不同可能会影响PSM⁃DID模型有效性。分别采用截面PSM和逐期PSM两种方式进行匹配。 如表6所示,列(1)和列(2)分别...
然而 PSM 模型采 用估计的倾向得分值p s做配对时，对照组中可能存在一个与i不同种类的个体l，且l与...
其中,倾向得分匹配-双重差分模型 (以下简称 PSM-DID) 作为有力的政策分析工具更是被广泛使用。PSM-DID 模型是由倾向得分匹配模型 (Propensity Score Matching,以下简称 PSM) 和双重差分模型 (Differences-in-Differences,以下简称 DID) 结合而成。其中,PSM 负责为受处理的个体筛选对照个体,DID 负责识别政策冲击所...
学者们通常有两种策略:一是将面板数据转化为截面数据,二是逐期在面板数据上进行匹配。这两种方法各有优缺点,具体分析可以参考谢申祥等人的研究(2021)。在逐期PSM中,有两个关键的循环步骤。第一个循环负责逐年进行PSM,并将每年的匹配结果保存下来,最终得到2011年至2020年共10年的匹配后数据集。这一过程中,使用prese...
首先，PSM负责通过匹配具有相似基线特征的个体来筛选对照组，以消除选择偏差。其次，DID模型通过比较政策实施前后的组内变化与未受政策影响的组内变化，识别政策效应。这种结合使得PSM-DID模型能够在实证研究中提供更准确的政策效果评估。在应用PSM-DID模型时，关键步骤包括数据收集、特征选择、倾向得分估计、...
1.有意思的实证计量讨论帖, 熬夜肝完了一直的计量困惑!(逐年PSM-DID操作的思路和代码(逐年PSM-DID操作思路和代码问题的讨论, 以及在实证过程中的问题总结))1.分位数DID, PSM-DID, 政策前协变量平衡性检验操作步骤和案例,2.PSM-DID, DID, RDD, Stata保姆级程序和数据百科全书式的宝典!
在倾向得分匹配-双重差分模型(PSM-DID)的应用中,面临原本适用于截面数据的倾向得分匹配(PSM)运用到面板数据中的挑战,传统基于面板数据转化为截面数据再匹配的方案和基于面板数据逐期匹配的方案,容易产生“自匹配”现象或匹配对象在政策前后不一致的问题。为克服上述问题,本文对传统的逐期匹配方案进行了如下改进:一是对...
文章基于2001年至2014年季度和年度面板数据,依据多维收入流动指标,测算出了地区之间农村居民绝对和相对收入流动程度,并利用双重差分倾向得分匹配法(PSM-DID)和工具变量估计法研究了农村税费改革及其他经济社会因素对农村居民收入流动性的影响。研究发现:(1)农村税费改革的政策效应非常显著,实施农业税费减免政策的地区,其...
Stata面板数据及因果推断专题课 本次研讨会的主要内容包含Stata简介及数据处理、Stata编程基础知识、社会科学因果推断、门槛回归、倾向匹配得分、双重差分、合成控制法、回归合成控制法、断点回归。现将课程通知如下,诚邀您的参加。 时间:2022年8月13日-8月15日(三天) ...
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