1 传统DID模型的形式
2 传统DID模型的应用
2.1 数据
外国投资者被称为“聪明的投资者”，但由于我国资本市场的开发程度较低，2014年之前外国投资者不能直接参与我国股市。2014年，我国推出了沪港通制度（一部分上市公司被选为沪港通标的），沪港通股票可以被外国投资者买卖。这为研究外资介入对我国上市企业的影响提供了自然实验数据。
这里我们收集了2013年和2015年我国上市工业企业的财务数据，以及是否为沪港通标的数据，采用DID方法来研究外资介入对企业资产负债率的影响。
2.2 录入数据
打开数据编辑窗口，将数据从Excel中复制到Stata，注意粘贴时选择“将第一行作为变量名”
2.3 数据整理
转换为面板数据布局：
reshape long 资产总计 资产负债率 流动比率 总资产周转率 roe 沪港通,i( 证券代码 ) j(year)
由于沪港通仅针对上交所的股票，所以需要删除深交所的股票：
g temp=substr( 证券代码,8,2)
drop if temp=="SZ"
drop temp
变量变换：
encode 证券代码,g(id)
g lnage=ln(year-成立年)
rename 资产总计 asset
rename 资产负债率 debt
rename 流动比率 liquit
rename 总资产周转率 turnover
rename 沪港通 hgt
2.4 did数据处理
生成时间变量：
g time=0
replace time=1 if year==2015
生成处理效应变量：
g temp=1 if hgt=="是"
bys id: egen treated=sum(temp)
drop temp
生产时间和处理效应的交互项：
g did=time*treated
2.5 混合面板的did估计
估计did模型：
reg debt did time treated,r
这里采用reg命令，实质上是混合面板回归，没有对时间效应和个体效应进行控制。严格意义上说效果可能不太好，但是也可以用该命令进行估计，至少初步分析可以用该方法来对研究变量的关系进行大致判断。
在估计结果中，did变量的系数为5.183984，且对应的P值为0.059，小于0.1，表明did变量显著。外资介入后企业资产负债率有所上升。
加入控制变量的did估计：
reg debt lnage asset did time treated,r
加入控制变量后，did变量的系数为4.375128，且依然显著。
2.6 采用外部命令diff进行估计
安装diff命令：
ssc install diff
did模型估计：
diff debt ,t(treated) p(time) robust
采用diff命令和reg命令的估计结果是一致的！
在估计结果中，Diff-in-Diff变量的系数为5.184，对应的p值为0.059，与reg命令的估计结果一致。
加入控制变量的did估计：
diff debt ,t(treated) p(time) cov(lnage asset) robust
在估计结果中，Diff-in-Diff变量的系数为4.375，对应的p值为0.097，与reg命令的估计结果一致。
2.7 面板固定效应的DID模型估计
面板数据设定及did估计：
xtset id year
xtreg debt did i.year,fe
在估计结果中，did变量的系数为4.921861，对应的p值小于0.1，表明did变量显著。外资介入后企业资产负债率有所上升。
加入控制变量的did模型估计：
xtreg debt did lnage asset i.year,fe
加入控制变量后，did变量的系数为4.201371，且依然显著。
2.8 DID模型的平行趋势检验
本例中只有两年的面板数据（即政策执行前后各一年数据），无法进行平行趋势检验！