主要观点总结
本文介绍了计量经济圈的活动和社群讨论内容，主要围绕计量经济学中的控制变量选择问题进行详细阐述。包括DID双重差分方法中控制变量的选择、其他计量问题的讨论以及社群的特色。最后提供了相关数据的链接和推荐阅读。
关键观点总结
关键观点1: 计量经济圈的活动和社群讨论
计量经济圈组织了一个计量社群，聚焦于计量经济学的交流讨论。社群中热情互助、探讨前沿趋势、分享社科资料和数据的氛围浓厚，且拥有众多科研牛人和来自海外名校的学者。推荐积极进取和强烈研习激情的中青年学者到社群交流探讨。
关键观点2: DID双重差分方法中控制变量的选择
在DID双重差分方法中，控制变量的选择对于准确识别政策效应至关重要。需要根据变量的性质和影响选择合适的控制变量，以提高估计的精度和可靠性。
关键观点3: 其他计量问题的讨论
社群中还讨论了其他计量问题，如回归分析和控制变量的选择、工具变量的使用、面板数据分析等。这些问题对于提高计量经济学研究的准确性和可靠性非常重要。
正文
例如，在研究中测量的一些与政策处理和主要结果变量都无关的其他背景信息或特征，且这些信息是在政策处理后收集的。
7️⃣受政策处理D影响的时变协变量，这类变量Xit是随时间变化的，并且其在某个时间点t的值会受到同期或更早期的政策处理状态Di,t的影响(即存在D→X的路径)。
政策处理这类变量需要格外小心。将它们直接作为控制变量纳入标准的DID模型（如Yit=αi+λt+βDit+γXit+ϵit）通常是错误的，会导致所谓的“坏控制“问题。因为这类变量很可能扮演了中介变量的角色（如果D→X→Y）或者在更复杂的动态反馈机制中成为对撞因子。直接控制它们会引入偏误，比如过度控制偏误或对撞偏误，使得对政策处理效应β的估计产生偏差。
例如，一项地区性政策实施后，可能会引起该地区的人口流入或流出，或者影响当地企业的投资决策，这些（人口、投资）都是时变的，并且可能受到政策本身的影响，直接控制它们需要采用更高级的计量方法，而不是标准的DID。
此时的解决方法呢？
1️⃣使用协变量的滞后值Xit−1（这个操作经常见到）2️⃣回归调整/插补法3️⃣双重稳健(DR)方法（结果模型或倾向得分模型至少一个正确设定）4️⃣对协变量本身应用DID类方法(协变量满足平行趋势假设)。
社群讨论，参看：
1.
有意思的实证计量讨论帖, 熬夜肝完了一直的计量困惑！
2.
QA: 平方项的IV, 加时间固定符号相反, 滚动窗口回归, 面板分位数输出图, 机制分析中IV, pre5显著咋办
，3.
主回归不显著, 分组回归却异常显著的研究来了！
4.
城市*年份联合的FE与他们分开的FE有什么区别? FE如何从一维进化到二维, 三维的?
5.
审稿人: 你这个文章实证结构已经过时了！过时了！
6.
当把交互项加入后, 主项的系数符号竟变相反了, 这是咋回事? 如何处理呢？
7.
DID可以有2个处理组和1个对照组么? 有相关的参考文献吗?
8.
12年试点, 15年推广到全国的政策, 回归时是否包括16和17年数据？
一些讨论，1.
七大常见计量问题讨论汇总, 涉及控制,异质,机制,DID,DDD,调节,固定,平行,安慰等
，2.
关于双重差分DID政策评估中的控制变量选取标准？
3.
在平行趋势检验中对政策前后系列年份进行缩尾处理？
4.
使用异方差稳健而不是聚类稳健标准误, 在固定效应模型中能接受吗？
5.
平行趋势通不过, 该采取什么方法来更好地满足平行趋势呢？
6.
QA: 基尼太美, 农业数据, 机制检验, 组间差异, 博士论文创新, 控制函数,
FM回归
7.
审稿人: 你2SLS-IV回归中为啥R方是负数呢？
关于多期DID或交叠DID: 1.
DID相关前沿问题“政策交错执行+堆叠DID+事件研究”, 附完整slides
，2.
交错(渐进)DID中, 用TWFE估计处理效应的问题, 及Bacon分解识别估计偏误
，3.
典范! 这篇AER在一图表里用了所有DID最新进展方法, 审稿人直接服了！
4.
最新Sun和Abraham(2020)和TWFE估计多期或交错DID并绘图展示结果！详细解读code！
5.
多期DID或渐进DID或交叠DID, 最新Stata执行命令整理如下供大家学习
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多期DID前沿方法大讨论, e.g., 进入-退出型DID, 异质性和动态性处理效应DID, 基期选择问题等
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交叠DID中平行趋势检验, 事件研究图绘制, 安慰剂检验的保姆级程序指南！
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欣慰! 营养午餐计划终于登上TOP5! 交叠DID+异质性稳健DID！
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用事件研究法开展政策评估的过程, 手把手教学文章！
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从双重差分法到事件研究法, 双重差分滥用与需要注意的问题
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系统梳理DID最新进展: 从多期DID的潜在问题到当前主流解决方法和代码!
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标准DID中的平行趋势检验,动态效应, 安慰剂检验, 预期效应教程
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DID从经典到前沿方法的保姆级教程, 释放最完整数据和代码！
