老师您好,想向您请教有关平行趋势检验的问题:
(1)本文为了证明平行趋势做了以下步骤,想向老师请教是否正确:
首先,下图是我自己画出的趋势图,不知道满不满足平行趋势检验?(du是对一带一路投资为1,非一带一路投资为0,dt是“一带一路”倡议提出的时间2013第三季度,被解释变量是企业净资产收益率,先是在倡议提出前一期进行了PSM,再进行了DID,回归结果显著,证实倡议对公司净资产收益率的提升有效)
其次,本文借鉴参照 Bakk et al.(2015)、董艳梅和朱英明(2016)、田彬彬和范子英(2017)等做法,采用安慰剂对照来测试,其基本原理是,假定倡议是在2011年第一季度到2013第二季度期间所提出,设定相应的虚拟政策提出时间,并构造相应的虚拟变量进行回归,看其交互项是否显著,如果不显著则说明倡议提出前存在固定差异对本文结论的影响较小,结果稳健。为避免真实倡议提出后的干扰,我们将样本控制在2011第一季度到2013年第二季度之间。其回归结果如下表3所示,其中 Bi 表示将虚拟政策设定为2013年第三季度的前 i 期。从表中的结果可以看出,在不同虚拟政策下,交互项的系数均不显著,说明“一带一路”倡议提出之前实验组和对照组存在的差异对本文研究结论干扰较小,实证结果稳健。
(2)有关其他平行性检验的方法,是通过设定虚拟政策来代替dt(即假设倡议是2013第三季度以前提出)再进行回归看是否显著?还是把2013年之前所有年份都设置一个虚拟变量与du相乘,然后在回归看交叉项是否显著?老师是否还有更好的方法进行检验?
期待老师的回答,麻烦老师了!
(1)首先,从图上可以看出,政策实施前,对照组与处理组的差距在缩小,并不能很好的看出是否满足共同趋势假说。而政策实证之后,两个组的变化呈现波动,一会处理组大小于控制组,一会控制组大小处理组。很难判断政策实施后处理效应是正的还是负。
可能的原因是,采用季度数据,受季节性因素,所以数据呈现波动性比较大,你是否做过季节调整?建议做一下。
其中,安慰剂检验其实也是一种反事实检验,人为地将政策冲击时间调整到之前的某一个时间,然后看看政策冲击对Y的影响。一般的做法是将政策提前一期,二期,三期,或在除实际政策发生外的时期随机设定假的政策实施期,然后考察政策冲击的显著性。还有一种安慰剂检验是设计假的处理组,或真实处理组之外的样本随机抽样假的处理组。根据你的估计,人为的调整到2011第一季度,需要说明理由。而且把样本限定在2011第一季度到2013年第二季度之间,个人觉得不是太好,感觉是为了得到结论而得到结论。这样得到结论不存在普遍性。
(2)其他平行性检验的方法,你可以参考一下中国工业经济2019年第五期的《排污权交易机制是否提高了企业全要素生产率——来自中国上市公司的证据》这篇文章,该文章分析了一个动态效应,我的理解这就是一个比较好的平行性检验的,文章中的图如下表示。
通过两种方法得到的结论显著,在2007年前,政策冲击并不显著2007年后,开始两年不显著,之后均非常显著。