楼主都是在瞎蒙啊，现在真是有了软件，哪个技术好听就全部加入豪华方法论包~不管适合不合适~不管会不会~~

黃老師好！如果是連續型DID，即treat不是虛擬變量，而是連續型變量那種情況下。好像有文獻是這樣做的，比如Nancy Qian的missing women and the price of china's tea那篇，就用坡度作為連續型treat變量的instrument variable放進方程裡。

非常感谢你的建议与资讯，我知道这篇文章 (没特别读过)，再找个时间看看。

您好，请问您是否有见过treat是虚拟变量时的DID+IV方法？

这个我倒是见过

在Stata中，使用面板数据进行双重差分（DID）并引入工具变量的方法如下：

1. 首先，你需要找到一个适当的工具变量（Instrumental Variable, IV），它与实验组的逐步影响相关但不随时间变化。这可能是一个具有上述特征的外部变量或者一组变量。

2. 使用`xtivreg2`命令进行估计。这个命令允许你使用工具变量，并且能够处理固定效应。基本语法如下：
   ```
   xtivreg2 Y it D T (D*T = IV1 IV2), fe cluster(time_variable)
   ```
   其中，`Y`是因变量，`it`是时间序列索引，`D`是实验组指示变量，`T`是时间趋势变量，`(D*T = IV1 IV2)`指定了工具变量，`fe`表示包含固定效应，`cluster(time_variable)`用于指定按时间变量进行聚类标准误。

3. 注意，这里的`time_variable`应该替换为你的实际时间变量。如果你没有可用的时间变量以进行聚类，可能需要重新考虑你的模型设定或者选择其他方法处理标准误。

4. 在运行命令后，Stata会输出IV估计结果，并且标准误已经按照指定的变量进行了聚类。

请确保你的工具变量满足IV的基本假设，即与解释变量相关但与误差项独立。如果找不到合适的工具变量，你可能需要重新考虑模型设定或者寻找其他方法来处理你的数据。

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您好！请问您现在有答案了吗？