當治療效果隨著治療後的時間變小時，是否可以使用差異中的差異？

最近，有一條新興的研究路線說，傳統的雙向固定效應（TWFE）在很多情況下都失敗了，因為隨著時間的推移，規律的異質效應，遵循一些論文Goodman-Bacon (2019)，Chaisemartin , 2020 年。

尤其是古德曼，2019 年在分解單個後處理假人方面做得很好。在他的筆記中，他回答了“ DD 錯了嗎”這個問題：

一般不會。DD 研究設計——比較治療狀態改變的組與治療狀態不變的組的結果——仍然是一個好主意。當您的治療效果隨時間變化時（治療後隨時間變大），DD 規範（估計單個治療後假人的係數）是一個壞主意。在這種情況下，只需以不同的方式總結您的發現——例如，事件研究或線性趨勢突破。

我的問題是，如果我期望並認為治療效果會隨著治療時間的推移而變小，那麼現在 DD 規範是否是一個壞主意？

這取決於幾件事。首先，如果您預計治療效果會隨時間而變化，那麼您需要估計一個事件研究風格的​​ DD 規範。

如果您有一個單一的治療時間（所有治療同時開始），那麼事件研究將公正地估計治療路徑。如果您的治療時間有所不同，您想使用現代方法，例如Callaway 和 Sant’Anna (2020)、Gardner (2021)或Sun 和 Abraham (2020)

引用自：https://economics.stackexchange.com/questions/45713