為什麼我們需要 Diff 中的外生性治療

我學到的 DiD 的假設之一是治療必須是隨機的並且與結果無關。我有點困惑為什麼我們需要這個假設。

如果我看一下展示 DiD 如何工作的典型圖片，似乎治療的內生性對估計技術的工作方式沒有任何影響。假設我有兩個城市，A 和 B。A 的犯罪率高於 B。A 的當局不喜歡犯罪，所以他們通過了一項法律來增加警察的存在。干預與結果並非無關，但假設平行趨勢假設成立。為什麼我不能使用 DiD？

因為我們使用線性回歸來估計治療效果，是否需要假設治療的外生性？

假設我有兩個城市，A 和 B。A 的犯罪率高於 B。A 的當局不喜歡犯罪，所以他們通過了一項法律來增加警察的存在。干預與結果並非無關，但假設平行趨勢假設成立。為什麼我不能使用 DiD？

您可以執行 DiD 模型。您只是不能聲稱 DiD 告訴您法律對犯罪的因果影響是什麼。

這是因為你無法判斷是對犯罪的厭惡降低了犯罪率還是乾預。也許當局不喜歡犯罪的城市總能找到某種減少犯罪的方法（對治安警察視而不見，在不改變任何法律的情況下增加資金等等，大概這些當局是通過選舉放在那裡的，這意味著當地人可能對犯罪更加嚴厲）。

儘管您仍然可以執行該模型來獲得治療和控制之間的數值差異，而無需將乾預對結果的任何因果影響歸因於，儘管大多數學者/政策制定者不太可能對此感興趣。

引用自：https://economics.stackexchange.com/questions/53357