我們關注的係數是
需要注意的是，此處 RDD-DID 設計要求是所有接受無紙化退稅的企業 (才會在斷點處跳躍) ，儘管梁老師論文中存在不享受無紙化退稅的樣本，但是這部分樣本是不納入 RDD-DID 分析的。
3. stata實例由於梁老師的數據難以獲取，我們生成一份模擬數據，數據存在一定的簡化。具體數據結構為 60 個體 * 3 年 * 6 個月, 共 1080 個觀測值的平衡面板數據，其中我們遵循原文設定，以 2017 年的 9 月為政策衝擊年份
首先生成樣本
// 設定 60 個觀測值，設定隨機數種子我們首先觀察處理組 ( 2017 年) 和對照組 ( 2015 年、 2016 年) ，在 9 月前後的跳躍變化(即上文中提到第一個 Dif )，由於 RDD-DID 允許出現協變量引發的變化 (系統性差異的存在)，因此我們在此允許 x1 和 x2 在 9 月前後發生變化。
首先，我們觀察對照組 ( 2015年、 2016 年)在斷點 ( 9 月) 前後的變換。
use RD_DID_sample.dta, clear從上述 y0 的設定可以看出，我們應該觀測到 9 月前後跳躍了 11 個單位(5 * 1 + 3 * 2 = 11)，其中包括 x1 增加一個單位引發的變化 5 和 x2 增加一個單位引發的變化 6 。
use RD_DID_sample.dta, clear其次,我們觀察處理組 (2017 年) 在斷點 (9 月) 前後的變換。
use RD_DID_sample.dta, clear從上述 y0 的設定可以看出，我們應該觀測到 9 月前後跳躍了 11 個單位(5 * 1 + 3 * 2 + 5 = 16)，其中包括 x1 增加一個單位引發的變化 5 和 x2 增加一個單位引發的變化 6 ，以及政策衝擊導致的 5 。
我們知道，政策真實的處理效應為 5 ， 但是如果僅僅針對政策當年使用斷點識別，我們估計的處理效應為 16， 這是由於衝擊時點前後 y 存在系統性差異 (11 =5 * 1 + 3 * 2 ) 導致的。
所以，我們可以通過用估計的處理效應 16 減去利用之前年份估計出的衝擊前後的系統性差異 11 ( 即 x1 增加一個單位引發的變化 5 和 x2 增加一個單位引發的變化 6 ，合計 11)得到真實的處理效應 5 ( 即 Dif-Dif )，這個可以通過構造交互項 YPost*MPost 實現 (類似於 DID 研究設定中的 Treat*Post ，其中 YPost 類比為 Treat ， MPost 類比為 Post ，但是時間前後的差異是利用斷點方法識別而非差分方法) 。
use RD_DID_sample.dta, clear
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5. 相關推文Note：產生如下推文列表的 Stata 命令為：
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