简单谈一下我本人对空间双重差分模型（Spatial Difference in Difference Model，SDID）几点或许不太成熟的理解。（本文首发于个人微信公众号DMETP，欢迎关注！）一、从聚类标准误到空间相关性当使用面板数据进行固定效应模型估计时，考虑到组间异方差和组内自相关，我们必然需要将标准误进行聚类调整。一般来说，聚类调整后的标准误大于异方差稳健标准误，而异方差稳健标准误大于

这期推送简单介绍一下我在以往清洗数据的过程中用过的一些野路子。这期推文其实在上期之后就一直在构思，只是在实际落地的时候有一些小问题需要解决，然后这段时间又在忙其他事情，所以就一直拖到了现在……Note:Note:Note: 1、下划线字体为链接，可点击跳转；2、推文中的公式与代码块均可左右滑动；3、该文首发于微信公众号DMETP，欢迎关注；4、需要本次推送所使用的数据和代码的朋友，可以在公众号后台

这期推送简单谈一下我本人对固定效应与交互固定效应一些或许不太成熟的理解。Note:Note:Note: 1、该文首发于微信公众号DMETP，欢迎关注；2、需要本次推送所使用的数据和代码的朋友，可以在公众号后台对话框内回复关键词fe。在LSDV法下，FE本质就是控制变量，所以在经济含义上，FE（包括交互FE）与一般意义上的控制变量并无二致。那么，回归方程中为什么要加入控制变量？为了剥离其他因素的影响

简单谈一下我本人对空间双重差分模型（Spatial Difference in Difference Model，SDID）几点或许不太成熟的理解。（本文首发于个人微信公众号DMETP，欢迎关注！）一、从聚类标准误到空间相关性当使用面板数据进行固定效应模型估计时，考虑到组间异方差和组内自相关，我们必然需要将标准误进行聚类调整。一般来说，聚类调整后的标准误大于异方差稳健标准误，而异方差稳健标准误大于

这期推送将比较时间固定效应和时间趋势项的区别，并使用两种方法对模型中可能存在的trend进行识别。Note:Note:Note: 1、该文首发于微信公众号DMETP，欢迎关注；2、需要本次推送所使用的数据和代码的朋友，可以在公众号后台对话框内回复关键词trend。一、时间FE & 时间trend在LSDV法下，时间固定效应（time FE）表现为一系列的时间虚拟变量，对于特定年份year∗

这期推送简单谈一下我本人对经济学实证论文写作排除干扰性因素、机制检验和异质性分析的一些不甚成熟的理解。本文首发于微信公众号DMETP，欢迎关注！论文的实证部分一般要回答两个问题，一是核心解释变量x是否影响被解释变量y，二是具体的影响机制，即x如何影响y。为了回答第一个问题，论文在基准回归之后一般会设计一系列的识别条件检验和稳健性检验，包括对模型的特定假设进行检验（如DID的平行趋势检验），对模型可

这期推送简单介绍一下样本选择模型和处理效应模型，其中样本选择模型是一般意义上的Heckman两步法，后者则借鉴了Heckman两步法的构建思想，但又不完全等同于前者。模型介绍之后，将利用help文件中的示例数据与代码简单演示一下这两个模型在Stata中的具体操作，然后简单评述一下现阶段文献中对这两个模型的理解与应用情况，最后结合一篇论文的公开数据与代码进行结果复盘与二次验证。Note:Note:N

简单介绍一下实证论文中双重差分法（DID）的安慰剂检验（Placebo Test）在Stata中如何操作。（本文首发于个人微信公众号DMETP，是往期两篇推文的合辑，欢迎关注！）下面的内容根据实际使用的数据集分为两个部分。一是以一个截面数据集为例，介绍一下安慰剂检验的整个思路与流程。这里使用的是系统数据集auto.dta，由于是简单介绍思路，因此该部分并没有第二部分面板数据那么复杂，且模型中不包括

这期推送简单介绍一下样本选择模型和处理效应模型，其中样本选择模型是一般意义上的Heckman两步法，后者则借鉴了Heckman两步法的构建思想，但又不完全等同于前者。模型介绍之后，将利用help文件中的示例数据与代码简单演示一下这两个模型在Stata中的具体操作，然后简单评述一下现阶段文献中对这两个模型的理解与应用情况，最后结合一篇论文的公开数据与代码进行结果复盘与二次验证。Note:Note:N

简单介绍一下实证论文中双重差分法（DID）的安慰剂检验（Placebo Test）在Stata中如何操作。（本文首发于个人微信公众号DMETP，是往期两篇推文的合辑，欢迎关注！）下面的内容根据实际使用的数据集分为两个部分。一是以一个截面数据集为例，介绍一下安慰剂检验的整个思路与流程。这里使用的是系统数据集auto.dta，由于是简单介绍思路，因此该部分并没有第二部分面板数据那么复杂，且模型中不包括