双重差分法原理及其最新发展：一个不完全综述

Abstract

Chinese abstract: 双重差分法是应用微观经济学研究中一种非常流行的研究设计和识别策略，它的核心识别条件是平行趋势假设，是典型的基于设计的研究范式。然而，DID应用中仍然存在着不少问题。比如将回归模型和结构模型相混淆，将回归模型蕴含的识别条件和DID设计需要的识别条件相混淆，将安慰剂检验和显著性检验相混淆等，从而导致估计偏差。原因可能是应用学者没有从基于设计的研究范式理解DID设计。为此，本文首先介绍了两种计量经济学研究范式的区别与联系，然后从基于设计的计量研究范式出发，分别讨论了DID设计的目标参数定义、识别条件引入和参数估计方法。并重点讨论了回归模型中如何引入控制变量，它所蕴含的识别假设和DID设计中需要的识别假设是什么关系。第三，讨论了平行趋势检验存在的问题和解决办法，特别是介绍了安慰剂检验和敏感性分析。最后，介绍了DID估计量的统计显著性检验，特别是随机置换检验在DID应用中的适用性。

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Keywords: 双重差分法 平行趋势假设 交错DID 事件研究法 敏感性分析

JEL Classification: C01; C31