Определение Diff-In-Diff с несколькими обработанными группами в течение нескольких лет

3

Предположим, у меня есть группа из 100 округов. Далее предположим, что государство решает выделять единовременную сумму денег некоторым округу каждый год, чтобы увеличить расходы на образование в этом округе (скажем, до 50 из 100 округов получили деньги). Предположим, моя цель состоит в том, чтобы использовать подход, отличающийся от другого, для анализа эффекта увеличения расходов.

Как бы я указать эту регрессию DID? Основная идея заключается в том, что каждый год я хочу сравнивать образовательные результаты в округах, которые получают увеличенное финансирование, с теми, которые этого не делают. Я хочу сделать это так, чтобы в конечном итоге я получил оценку эффекта для всех 50 округов, которые получают такое повышение финансирования образования.

Я думаю, что-то вроде этого: мне нужно указать типичную регрессию DID с указанием года и FE округов для каждого данного года, округ, который получает финансирование, находится в группе, получающей лечение, и любой округ без увеличения финансирования находится в контрольной группе. Однако эффект от такого увеличения финансирования означает, что округ, обработанный в году не должен быть включен в контрольную группу в году t + 1 , несмотря на то, что он не получил повышение финансирования в t + 1 .TT+1T+1

Я слишком усложняю это? Мне не кажется, что указание нормального DID с указанием года и FE округа будет вполне работать.

123
источник
Я почти уверен, что в ответе используется обобщенный DID-подход, при котором мы имеем двухсторонние фиксированные эффекты для округа и года, а затем срок лечения, где интересующий параметр соответствует этому сроку лечения. Итак, я почти убедил себя, что ошибался, полагая, что обобщенный DID здесь не сработает. есть идеи?
123

Ответы:

1

Sя*TTTT

YяTзнак равноВ0+В1TT+В2Sя+В3Sя*TT+еяT(1)

Вы должны получить аналогичные результаты. Во-вторых, ваша спецификация - поскольку она будет на множестве схем лечения - должна учитывать, не разделены ли ваши обработанные группы в разные периоды времени, то есть, если единица наблюдения может получать лечение несколько раз. Учитывая, что добавление фиксированных эффектов во времени может быть удобным для вашей оценки, как вы и думали, я бы поработал со следующей спецификацией, если обработанные группы не пересекаются:

YяTзнак равноα0+α1Sя*TT+α2S2я*T2T+vT+Uя+еяT(2)

И если они не пересекаются, я бы рассмотрел взаимодействие между эффектами лечения:

YяTзнак равноβ0+β1Sя*TT+β2S2я*T2T+β3(Sя*TT)*(S2я*T2T)+vT+Uя+еяT(3)

Вам также следует рассмотреть возможность проверки гипотезы общего тренда , поскольку вам все еще нужна адекватная контрольная группа.

Джон Доу
источник