诺奖得主也错了？《管理世界》双重差分最新进展与教学课件！

在《管理世界》2025年第6期发表的《在模型误设的统一框架下理解双重差分方法的最新发展》指出，安格里斯特经验主义范式下，双重差分法（DID）的 TWFE 回归三类推广（二元交错、非二元处理、协变量添加）存在模型误设，致负权重问题，无法估计异质性处理效应凸组合。本文构建统一框架，揭示误设根源，提出稳健估计方法，为中国经济研究中 DID 规范应用提供理论与实操指南。

一、数据预处理与模型选择

1、样本筛选

手工核查处理时间（如政策文件 / 年报文本），排除金融行业、数据缺失样本；

对连续变量进行 1%~99% 缩尾处理，避免异常值影响。

2、模型类型判断

经典 2×2 DID：处理组与控制组、处理前后两期明确（如政策试点 vs 非试点）；

广义 DID：满足以下任一条件：

处理时点交错（如分阶段政策推广）—— 推广 1；

处理强度非二元（如政策力度差异）—— 推广 2；

需控制其他政策或协变量—— 推广 3。

二、基础回归与误设诊断

1、经典 DID 回归

reghdfe Y i.treat#i.post, a(id year) cluster(id)  // 双向固定效应

若满足平行趋势假设，系数\(\beta\)