摘要：双重差分法（Difference-in-Differences）本质上是通过构建自然实验场景，分离政策处理效应与其他时间趋势干扰。结果解读需抓住以下三个核心要点

双重差分法（Difference-in-Differences）本质上是通过构建自然实验场景，分离政策处理效应与其他时间趋势干扰。结果解读需抓住以下三个核心要点

核心系数 重点关注政策变量（Treat×Post）的系数β₁

经济意义 β₁表示政策实施后，处理组相比对照组的平均变化差值
常见误解 误将绝对值大小等同于影响力度，需结合标准差判断统计显著性

图形法 绘制政策实施前的处理组/对照组趋势图

数值验证 用动态效应模型检验前置期系数是否显著
陷阱提示 当数据存在季节波动时，容易误判平行趋势违背

检查政策影响的时滞效应与持续性

理想结果 政策实施后效应逐步显现，前置期系数不显著
高阶应用 空间DID可进一步分析政策溢出效应的时空异质性

检验维度标准方法异常信号解决方案平行趋势事件研究法前置期系数显著>0更换对照组/控制变量处理效应异质性Bacon分解TWFE模型负权重占比>30%转用CSDID/SA方法样本选择偏误共同支撑检验倾向得分分布差异显著重新匹配样本空间依赖性Moran's I检验空间自相关系数>0.2引入空间DID模型

诊断工具 Bacon分解（bacondecomp命令）

前沿方法

Callaway & Sant'Anna (2020) 的组别-时间ATT估计

Sun & Abraham (2021) 的动态加权法

csdid y x1 x2, ivar(id) time(year) gvar(treatment_year)

事件窗设定 建议覆盖政策实施前3期+后5期

代码实现 forvalues l = 3(-1)1 { gen pre_`l' = (year == treatment_year - `l') } reg y pre_* current post_1-post_5

经典案例 《中国工业经济》2023年第5期《高铁开通的区域经济效应》

复现要点

使用sdid命令实现空间双重差分

经济距离权重矩阵的构建方法

双重差分法看似简单，但在实际应用中处处暗藏玄机。笔者在教学实践中发现，90%以上的操作错误源于对以下问题的理解偏差

这正是我们开发《双重差分DID方法专题》课程的初心——通过原理讲解(30%)+Stata实战(40%)+顶刊复现(30%)三维教学法，帮助学者绕过自学过程中的认知盲区。课程不仅涵盖传统DID到空间DID的全方法链，更提供崔百胜教授团队开发的独家命令包（含最新sdid、csdid等前沿命令）。

学习推荐路径
基础篇 传统DID → 平行趋势检验 → 多期DID
进阶篇 交叠DID → 动态处理效应 → 空间DID
应用篇 政策评估论文写作 → 审稿人问题应对 → 复现《统计研究》范例

“科研加速提示 对DID方法仍有疑惑？JG学术培训的《DID方法专题班》已帮助217位学员在《经济学（季刊）》《中国工业经济》等期刊成功应用该方法。点击了解最新课程中关于动态处理效应可视化和空间溢出效应检验的模块更新！

来源：陈星体育谈