采用PSM-DID方法,计量模型简单易用,回归估计方法成熟,方法简单而有效。相对于传统办法, 双重差分法能够避免政策作为解释变量所存在的内生性问题, 即有效控制了被解释变量和解释变量之间的相互影响效应。同时,采用PSM进行前期匹配,可以让研究结果更加准确。 由于样本是面板数据, 那么双重差分模型不仅可以利用解释变量的外...
PSM-DID模型是一种评估政策或干预是否有效的方法,它是由两个模型组合而成的。 第一个模型叫做倾向得分匹配(PSM):找个长得像的,它的作用是找出两组相似的个体或单位,一组接受了政策或干预,另一组没有。这样可以排除其他因素的影响,只看政策或干预本身的效果。 第二个模型叫做双重差分(DID),长得像在另一个...
PSM-DID的经典方法:单期匹配 本质上,PSM-DID的经典方法使用“单期匹配”。由于两期面板在处理前只有一期,故PSM-DID的经典方法天然地适用于两期面板;比如万海远、李实(2013,经济研究),贾俊雪、宁静(2015,管理世界),徐志刚等(2018,管理世界)。 事实上,对于一类特殊的多期面板,PSM-DID的经典方法依然适用,即处理前只...
1.工具变量 2.若不随时间变化且有两期以上面板数据 PSM-DID
倾向得分匹配双重差分法(PSM-DID)有效解决了样本选择偏差问题,同时克服了不可观测变量和可观测变量对样本选择的影响,可以较准确地估计自贸区政策对地区产业结构升级的净效应。 (二)变量说明 1. 被解释变量。产业结构升级指标包含产业结构高级化...
自用亲测好用,此方法简单明了很多 代码里有详细注释,简单明了易操作 替换变量可直接使用 代码里的sa换成你的y;treat就是did=treat*post里的treat;绿色的匹配命令任选其中一条,可以每条都试试看,选结果最好的那个;时间换成你自己的样本区间 要是psm后想做did,可以参考代码:gen common=_support reghdfe 员工人...
这一新方法的核心在于对倾向得分匹配和控制变量的非平衡性进行全面考虑,通过采用多维度的平衡性测度指标,成功地减少处理组和控制组之间的系统性差异,从而提高估计的准确性。同时,运用倾向得分匹配-逆概率加权-双重差分(PSM-IPW-DID)的方法,结合倾向得分...
关于逐年PSM－DID，我们引荐过①逐年匹配的PSM-DID操作策略, 多时点panel政策评估利器，②逐年PSM匹配后再DID识别因果的实证范文, 这就是逐年PSM-DID的操作范式！出口不一定能提高公司的生产率，原文PDF附在文后。Greenaway, D., Gullstrand, J. & Kneller, R. Exporting May Not Always Boost Firm ...
PSM-DID模型，简单来说，是一种评估政策或干预效果的工具，通过结合PSM的匹配和DID的回归，处理可观察和不可观察的偏差，目标是计算平均处理效应（ATT）。数学上，它通过比较处理组和控制组在倾向得分匹配后的结果变量变化来得出结论。具体建模过程涉及匹配、回归分析等步骤。尽管在业务场景中，PSM-DID因其...
基于我国制造业上市公司2014~2018年实施智能制造的面板数据,采用双重差分倾向得分匹配法(PSM-DID)实证检验智能制造对企业绩效的影响。结果表明,实施智能制造对企业的财务绩效和创新绩效有显著的促进作用,并且实施智能制造的时间越长,其对企业绩效的促进作用越明显。进一步研究发现,智能制造的实施如果能与企业其他互补性要素...