双重差分模型—考虑空间溢出效应，使用本人制作的stata新命令——“xinqu”命令，使用非常简单，配有本人录制的视频讲解，配有视频同款数据和代码。参考中国工业经济的文献：​国家新区对区域经济增长的带动效应——基于70大中城市的经验证据。

网盘下载链接如下：

针对下面这篇文献利用双重差分模型探究空间溢出边界的效果，本人编写了一个新的stata命令——“xinqu”命令，可以快速实现上述的效果，使用十分便捷。

说明：这个命令适合各种城市、省级的政策，只要是类似的双重差分都适用的哈！！

         DID方法中一个基本前提是SUTVA(个体处理效应稳定性假设)。该假设核心在于接受处理的个体不会影响未接受处理的个体(Rubin,1974)。也就是说,在此框架下,总体中任一个体不会受其他个体是否接受处理的影响(王金杰、盛玉雪,2020)。但在考虑空间关联性时,这一假设不再成立。当空间单元间存在关联即出现空间溢出效果时,SUTVA便失效了(Kolak &Anselin,2019)。

《中国工业经济》的这篇论文采用了独特的模型构建方法。在不采用SDID的情况下(即便使用SDID也只能得出平均溢出效应),该研究成功测算了不同距离范围内政策实施所产生的空间溢出效应。

该文献构造的模型如下：

文献分析如下：

国家级新区对区域经济增长的带动效应会随着到国家级新区距离的增加呈现出先变小、后变大、再变小的“∽”型变化趋势。由于集聚外部性带来的空间溢出效应受到距离的限制（Zhegand Slaper,2016),国家级新区所在区域获得的集聚正外部性最强，其获得的经济增长带动效应最强。但是，对于临近国家级新区的周边区域而言，国家级新区对其经济增长的溢出效应要更加复杂。

根据空间经济学理论，中心区域会对周边外围区域资源产生“虹吸效应”，从而在中心区域周边形成集聚阴影区(Cuberes et al.,2019),这会导致国家级新区对距离其过近区域的经济增长产生不利影响：只有超过特定距离、摆脱集聚阴影区后，国家级新区对周边区域才能产生正向溢出效应，其对经济增长的带动效应重新变大：随着距离的进一步增加，当超出国家级新区溢出效应的最大空间范围时，国家级新区对经济增长的带动效应又变小。因此，随着到国家级新区距离的增加，国家级新区对周边区域经济增长的带动效应会存在很强空间异质性，呈现出先变小、后变大、再变小的“∽”型变化趋势。