摘要：* 典型CSDID代码示例csdid y x1 x2, ivar(id) time(year) gvar(first_treated)estat event, window(-3 5) estore(csdid_result)coefplot csdid_re

通过事件研究图呈现处理前3期、处理后5期的动态效应（需关注置信区间是否包含0值）

1️⃣ 平行趋势检验怎么做？
✅ 采用分级检验法：对每个处理批次分别进行预处理期差异检验
✅ 事件研究法绘制预处理效应曲线（置信区间应覆盖0）

2️⃣ 动态效应系数出现负值怎么办？
检查是否存在反直觉的政策预期效应（如企业提前调整行为）
使用Bacon分解检验是否存在负权重问题（需bacondecomp命令）

3️⃣ 如何选择控制变量？
⚠️ 避免引入后处理变量（Post-treatment Bias）
✅ 优先选择时间趋势变量：地区GDP增长率、人口结构等

4️⃣ 空间相关性怎么处理？
引入**空间DID模型(SDID)**：同时估计政策效应和空间溢出效应

5️⃣ 论文审稿人要求做安慰剂检验怎么做？
① 随机生成处理批次进行1000次模拟
② 比较真实效应系数与模拟结果的分布差异
③ 绘制核密度图显示p值显著性

经典误案例：某研究将新基建政策（分三批试点）简单套用传统DID模型，导致估计效应偏差达30%！其根源在于忽略了处理批次间的异质性。

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特别提示：本课程第十七期新增「审稿人视角的DID模型诊断」模块，直击论文被拒的7大方法硬伤。已有学员应用课程方法在《统计研究》等期刊发文（详见课程官网案例库）

无论您是初次接触DID的新手，还是希望突破发文瓶颈的进阶研究者，都需要清醒认识到：方法的正确使用比模型复杂度更重要。多期DID作为当前政策评估的黄金标准，其价值不仅在于估计结果的可信度，更在于为研究者提供更精细的政策效应分解视角。系统掌握这一方法，将成为您在实证研究领域脱颖而出的关键竞争力！

来源：天哥教育