双重差分模型介绍及其应用_叶芳

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1、中国卫生统计2013年2月第30卷第1期·131·双重差分模型介绍及其应用△北京大学公共卫生学院(100191)叶芳王燕双重差分模型(difference-in-difference，DID)近年为应变量，即可解决干预前干预组和对照组业已存在来多用于计量经济学中对于公共政策或项目实施效果的差异问题。协方差分析通过分离干预组和对照组可的定量评估。消除其他影响因素，并考虑到干预实施前存在的应变通常大范围的公共政策有别于普通科研性研究，量的事前差异，可在理论上保证分析结果的真实可靠难以保证对于政策实施组和对照组在样本分配上的完性，然而过多、过于严格的应用条件使得协方差分析在全随机。非随机分配政

2、策实施组和对照组的试验称为实际工作中并不能得到广泛使用。自然试验(naturaltrial)，此类试验存在较显著的特点，DID模型介绍即不同组间样本在政策实施前可能存在事前差异，仅通过单一前后对比或横向对比的分析方法会忽略这种在干预效果评价方面，DID模型通过将“前后差差异，继而导致对政策实施效果的有偏估计。异”和“有无差异”有效结合，一定程度上控制了某些DID模型正是基于自然试验得到的数据，通过建除干预因素以外其他因素的影响;同时在模型中加入模来有效控制研究对象间的事前差异，将政策影响的其他可能影响结局变量的协变量，又进一步控制了干真正结果有效分离出来。预组和对照组中存在的某些“疑似”

3、影响因素，来补充“自然试验”在样本分配上不能完全随机这一缺陷，因医疗卫生领域常用于差异比较的统计方法而得到对干预效果的真实评估;另外，构造模型所需满1．“前后”差异比较是将研究对象干预后结局足的条件较少，又成为该模型在计量经济学界广为应变量的值At1减去干预前的值At0，所得之差即为干预用的原因之一。效果d，如下式:d=At1－At0(1)1．DID模型构造该方法简单明了，可操作性强，然而，由于研究对在使用DID模型之前，要确保数据满足三个假象干预期间有可能受到其他因素的影响，如特殊事件、设;(1)在干预组项目的开展对对照组的相关研究变宏观因素影响等，简单的“前后”差异比较法并不能分量不

4、产生任何影响，即项目实施仅造成干预组相关研离出这些影响，可能得到干预效果的有偏估计。究变量的改变。例如，对一项营养干预项目进行效果2．“有无”差异比较它考虑到了干预效果中可评价，干预组内的所有5岁以下儿童均可得到免费的能掺杂其他因素的影响，因而通过设立对照组来消除营养支持，而对照组无。若有部分对照组研究对象通这种影响。干预效果的实际影响d即为干预实施后干过各种办法也获得了该项免费营养支持，则违反了本预组结局变量的值Btreat减去对照组结局变量的值模型的第一项假设，造成干预效果的低估。(2)项目Bcontrol，如下式:d=Btreat－Bcontrol(2)开展期间，宏观环境(除项目实

5、施以外的因素)对干预〔1〕该方法的使用需建立在一个重要的假设基础之组和对照组的影响相同。(3)干预组和对照组的某上，即干预实施前干预组和对照组之间需考察的结局些重要特征分布稳定，不随时间变化，即在整个项目开变量没有差异。在小范围、通过随机分组得到的研究展期间保持稳定。对象可满足这一假设，而对于大规模、规定区域分组的DID模型的核心是构造双重差分估计量(DIDes-干预措施，则很难满足该假设或为了满足假设而导致timator)，通过对单纯前后比较(干预前vs．干预后)和很高的成本。单纯截面比较(干预组vs．对照组)的结合，得到如下3．协方差分析通过对干预以外的影响因素采取公式:dID=△珔

6、Ytreatment－△珔Ycontrol=(珔Ytreatment，t1－数理统计方法进行控制，使这些因素尽量保持一致，同珔Ytreatment，t0)－(珔Ycontrol，t1－珔Ycontrol，t0)(3)时结合方差分析的方法，对某一控制变量进行分组，以其中，d就是双重差分估计量，Y为研究的结局变提高研究的精确性和准确性。按照此方法，将干预前量，右侧脚标中treatment和control分布代表干预组和结局变量的值作为控制因素之一，而将干预后的值作对照组，t0和t1分别代表干预前和干预后。构造了差分估计量之后，就要根据不同的数据类型和不同的结△通信作者:王燕E-mail:wa

7、ngyan@bjmu．edu．cn局变量Y，分别选用相应的参数检验方法来进行建模。·132·ChineseJournalofHealthStatistics，Feb2013，Vol．30，No．12．不同数据类型的基本DID模型(2)适用于综列数据(paneldata/longitudinalda-对于不同的数据类型，DID模型的双重差分估计ta)的DID模型量的估算方法有所不同。综列数据同时兼有横截面数据和时间序列数据的(1)适用