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2022-05-23
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面板数据的DID控制了公司的固定效应之后,可以计算其他变量的调节效应吗?
比如Dit表示公司i在第t年是否受到政策冲击,Bit表示调节变量,Yit表示因变量,是否可以做如下的回归?
xtreg Yit Dit Bit Dit*Bit Controls i.year, fe robust
然后通过观察Dit*Bit的系数是否显著,来判断Bit对Dit的调节效应是否存在?
有没有类似的文献?

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可以的但是楼主的模型有误,当FE模型做DID,只需要将交互项纳入回归中,而不需要政策和时间层面的哑变量
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2022-5-23 17:32:30
可以的但是楼主的模型有误,当FE模型做DID,只需要将交互项纳入回归中,而不需要政策和时间层面的哑变量

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2022-5-24 18:43:54
严格来说,这不是DID,bit如果不是区分实验/控制组的变量的话。这其实只是时间维度上的分样本检验。具体来说,did项的系数反映了bit这个变量对yit的影响有没有在breakpoint前后发生显著变化。
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2022-9-21 13:03:56
jnutt 发表于 2022-5-24 18:43
严格来说,这不是DID,bit如果不是区分实验/控制组的变量的话。这其实只是时间维度上的分样本检验。具体来 ...
你好,请问有类似文献使用这种方法吗?
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2022-9-22 14:43:34
toauka 发表于 2022-9-21 13:03
你好,请问有类似文献使用这种方法吗?
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz ... =41#wechat_redirect
这篇推文里面举了一些文献(time-varying那块)。认同最佳答案的说法,也保留我的看法,题主如果想用DID框架,那必然缺少了一个treat_it变量。正确形式为xtreg Yit treat_it Bit treat_it*Bit Controls i.year, fe robust。除非根本不是想用did,只是想用面板回归检验一下bit的调节效应(不同时间的异质性),那就如最佳答案所言 xtreg Yit Bit Dit*Bit Controls i.year, fe robust,删掉Dit即可。
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