为方便坛友们系统学习学术知识，学习一篇完整的学术论文的范式结构，如何具体使用Stata 实操及数据编排清洗等。从1.1--1.8特给出了数篇论文实操数据和代码（ Excel 或 dta 数据、do 程序、基准回归、稳健性检验、平行趋势检验、安慰剂检验、中介效应模型、异质性分析和三重差分模型等具体操作步骤流程以及解读）
      为了能短时间快速掌握 PSM、DID、PSM-DID 方法，只要将自己数据套进去，然后再将代码更改为自己变量即可，剩下就是跑 Stata，结果解读可以看资料包提供的“1.11”期刊范文进行模仿解读自己回归结果和撰写，
具体资料目录如下：
1.1 实操：倾向得分匹配-双重差分法（PSM-DID） 及多期 DID 具体详解-理论Stata 实操
1.2 实操：多期 DID 平行趋势检验数据和do 代码
1.3 实操：市场资本配置效率与企业全要素生产率的差分方法
1.4 实操：我国产业政策与技术创新转型升级关【DID、PSM-DID】
1.5 实操：核心解释变量是否提高了企业全要素生产率【数据 2004-2015，含 DID、DDD、GMM 具体实操方法】
1.6 实操：公司金融、银行企业主题等 PSM-DID 分析具体实操方法
1.7 实操：安慰剂检验、平行趋势检验等【含数据、代码和具体详解】
1.8 实操：政策对中国企业转型升级影响【数据 2012-2017，含 PSM-DID、 IV、DDD 和 TFP 等 dta&do 具体操作】
1.9 资料： RDD·断点回归 RD 设计的 stata 操作详解：方法、数据、命令、程序【一文弄懂】
1.10 文献： PSM 和 DID 最新权威期刊文献【对标 DID，PSM-DID 权威期刊文献，学结果解读与写作模仿】

辅助讲义教程： PSM-DID 权威教程及讲义【含配套数据和do程序】

2.1：重温什么是P值、T值与假设检验？
2.2：倾向性得分匹配(PSM)原理介绍
2.3：倾向性得分匹配(PSM)Stata 具体操作
2.4：倾向性得分(PSM)匹配样本回归
2.5：逐年倾向得分匹配 PSM 具体详解
2.6：双重差分法(DID)简介
2.7：双重差分法(DID)原理与 Stata 实现
2.8：多时点(多期)DID 具体详解
2.9：多时点(多期)DID 的 Stata 实现
2.10：倾向得分-双重差分法(PSM+DID)
2.11： DID 共同趋势检验及 Stata 实现
2.12：Stata 讲义资料
2.13：Stata 论文专题新版讲义资料
2.14：Stata 学习 notes

三：资料包都是直接引用权威对PSM、DID和PSM-DID计量方法论模型理论基础的详解，给刚学习DID、PSM-DID的朋友做理论介绍和打基础用。其中涵盖了学术期刊主流的计量模型，比如内生性处理、动态面板模型、门槛面板模、RDD断点回归等可以作重点详看。
具体目录如下：
0、985讲义及do程序、Stata操作详细步骤（含Stata基础、数据处理、OLS IV-GMM DID等计量模型、内生性、动态面板模型、门槛面板模型、RDD断点回归融资约束）
1.DID模型分类及如何正确使用双重差分法的交叉项
2.Stata多期DID方法具体详解、图示及Stata实现
3.倍分法DID详解 (一)：传统 DID
4.倍分法DID详解 (二)：多时点 DID (渐进DID)
5.倍分法DID详解 (三)：多时点 DID (渐进DID) 的进一步分析
6.中介效应模型详细解读及Stata操作

以上资料全部以“数据+代码”形式呈现，重点解决实证中的痛点，着重介绍教材上的理论如何Stata具体实操，希望各位能快速掌握和熟悉学术期刊上常见的计量主流方法，从而“模仿借鉴逐步学会独立从事学术研究。