具有差異估計的橫截面實驗
我正在嘗試回答以下與計量經濟學相關的問題：
We have a sample consisting of a cross-section of individuals in 2016 plus another cross-section of different individuals in 2018. We believe that, in 2017, a natural experiment took place affecting individuals of a particular type (the ‘treatment group’) and not affecting individuals of other types (the ‘control group’). Both types were present in our two samples. We are thinking of running a differences-in-differences estimation.我想知道是否：
- 對於我們擁有的樣本，這種估計是否可行？
- 如果估計確實可行，那為什麼呢？
如果可能的話，請提供詳細的答案，讓我過去。
Dif-in-dif (DiD) 策略依賴於平行趨勢的辨識假設。這實質上意味著在沒有治療的情況下，對照組和假定的治療組會發生類似的演變（理想情況下，在治療前和治療後期間）。您提供的資訊沒有提及任何特定於該基本假設的內容。如果您提到的系統性差異在對照組和治療組之間引入了一些水平差異，但沒有別的，即儘管水平不同，但它們的演變相似，那麼您可以使用差異化差異。更一般地說，dif-in-dif 策略假設除了引入治療外，沒有其他時變因素影響組。
在進行 dif-in-dif 研究時，還應考慮其他事項。治療的分配是否影響對照組？治療組和對照組的組成是否會因治療而改變？
如需對 DiD 策略進行更全面、更平易近人的分析，您可以查看Angrist 和 Pischke (2014)的Mastering Metrics: The path from cause to effect (2014) 的第 5 章。