【多期did学习】

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多期DID的学习

一、传统did的特点

（1）先做一个组内差分(个体效应)，然后再做组间差分（时间趋势）。

（2）实施时点为同一时点，干预的状态是一直持续。
（3）事实上存在政策实施时间的不同，例如一个政策有可能在广东省实施得更早一些，而在内陆地区实施更晚一些，那么缺少相应的政策效果观察的公平性。

Note：一般来说我们看到论文都并不汇报前两项的内容，因为如果进行时间和个体固定效应则会与前两项内容产生多重共线性，因此上面这个公式可能就会演变到下面这个公式。

那么多期did与did的区别主要在哪儿？

见图上所示，多期did将原来的交互项转变为D_it项，这个D_it项的
意思是：i个体t期间有没有实行政策。

1. 首先需要消除个体效应的影响。
2. 那么以t=2004年为例，如果只有i=3城市实施了该政策，例如3城市修了高铁，那么和对照组1,2城市之间的差距。
   整个方程相当于“对每一年都进行一次组间差分”，然后求一个平均值。
   所以，一般来说，做多时点did需要算【当年有没有实行政策】这个变量扔进去，然后控制个体和时间固定效应，最后进行回归可以得出。