在差分-in-差分（DID，Difference-in-Differences）模型中，当处理变量是连续型时，通常会将处理强度与时间虚拟变量的交互项作为核心解释变量。这个交互项系数代表了单位处理强度变化带来的差异影响，也就是边际效应。

以您提到的文章为例，他们研究的是下乡知青运动对农村教育的影响。在这个情境下，“245”可能是指特定群体平均接受到的处理（下乡知青）数量或程度；而“11.5”可能是这个群体中年轻人（talent）的平均年龄或其他相关度量。

文章中的计算公式 20.9 = (0.98×245)/11.5，可以这样解释：
- \(0.98\) 是连续型DID模型中交互项的系数，意味着每增加一个单位处理强度（例如多一位知青下乡），农村教育水平预计提升\(0.98\)个单位。
- 然后乘以平均处理强度“245”，即考虑到实际情况下每位学生可能受到的下乡知青的平均影响程度或数量。
- 最后除以“11.5”（假设是年龄或其他标准化度量），可能是为了将效果按人均或每个年龄段进行标准化，从而得出一个更直观的影响大小。

因此，计算结果\(20.9\)可以理解为：在考虑到平均每位学生受到的知青影响数量和具体条件后，下乡知青运动对农村教育水平的实际提升效果约为每年轻人才增加1单位时，农村教育得分提升约\(20.9\)个单位（具体单位取决于原模型中因变量的度量）。这种解释方式有助于将统计结果转化为更直观、更具政策含义的数字。

这种方法是将抽象的边际效应转换为具体的经济影响大小的一种手段。在解读连续型DID估计结果时，结合研究背景和数据特点，这样计算可以使结果更加贴近实际情境，便于非专业读者理解其经济意义。

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