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关于DID双重差分法，各位学者可以参阅如下文章：1.DID运用经典文献，强制性许可:来自对敌贸易法的证据，2.连续DID经典文献, 土豆成就了旧世界的文明，3.截面数据DID讲述, 截面做双重差分政策评估的范式，4.RDD经典文献, RDD模型有效性稳健性检验，5.事件研究法用于DID的经典文献"环境规制"论文数据和程序，6.广义DID方法运用得非常经典的JHE文献，7.DID的经典文献"强制许可"论文数据和do程序，8.传销活动对经济发展影响, AER上截面数据分析经典文，9.多期DID的经典文献big bad banks数据和do文件，10.因果推断IV方法经典文献，究竟是制度还是人力资本促进了经济的发展？，11.AER上因果关系确立, 敏感性检验, 异质性分析和跨数据使用经典文章，12.第二篇因果推断经典，工作中断对工人随后生产效率的影响？13.密度经济学:来自柏林墙的自然实验, 最佳Econometrica论文，14.AER上以DID, DDD为识别策略的劳动和健康经济学，15.一个使用截面数据的政策评估方法, 也可以发AER，16.多期DID模型的经典文献，big bad banks讲解","，17.多期DID的经典文献big bad banks数据和do文件，18.非线性DID, 双重变换模型CIC, 分位数DID，19.模糊(Fuzzy)DID是什么？如何用数据实现呢？20.多期DID的big bad banks中文翻译版本及各细节讲解，21.DID中行业/区域与时间趋势的交互项, 共同趋势检验, 动态政策效应检验等，22.截面数据DID操作程序指南, 一步一步教你做，23.DID的研究动态和政策评估中应用的文献综述，24.连续DID经典文献, 土豆成就了旧世界的文明，25.DID双重差分方法, 一些容易出错的地方，26.连续DID, DDD和比例DID, 不可观测选择偏差，27.加权DID, IPW-DID实证程序百科全书式的宝典，28.DID和DDD, 一个简明介绍, 双重和三重差分模型，29.DID过程中总结的地图展示技巧，30.DID的平行趋势假定检验程序和coefplot的其他用法。
正文
关于下方文字内容，作者：曾子瑄，武汉大学经济与管理学院，通信邮箱：2017302010185@whu.edu.cn
这篇文章的作者之一为方汉明教授（参考2位"中国教授"新当选为世界计量经济学会会士）。方教授的主要研究领域为公共经济学和劳动力经济学。他是美国经济学界在应用微观经济学领域的学术带头人之一；曾经任公共经济学期刊和国际经济评论共同主编，包括顶尖经济学期刊美国经济评论的编委。
他研究兴趣广泛，研究方法上擅长将理论和实证紧密结合。他的具体研究课题包括歧视经济学的理论和实证方法，社会保障*包括医疗保险市场和穷人福利制度的理论和实证的研究，人寿保险市场和社会经济学等方面。他在医疗保险市场和歧视经济学的研究成果影响深远。
《人员流动限制与新冠病毒扩散：基于中国数据的实证研究》
论文的行文结构为总分总，但我们以总分的形式去解读。
引言、数据与结论
新冠病毒于2019年12月早期在湖北省武汉市初现，并以人传人迅速扩散开来。但是，官方于2020年1月20日才公开宣布新冠病毒具有人传人的特性，且于2020年1月23日10点起开始*武汉这座拥有一千一百多万人的大城市。
虽然封城等一系列限制人员流动的措施能较好地阻止病毒的进一步扩散，但是其具体影响是很难估计的，因为除了封城效应外，还存在恐慌效应、病毒效应以及春节效应。为了克服这一困难，本文利用百度迁徙这一网站提供的将近300万的详细的、高质量的城市日度数据，采用双重差分法，较为准确的分离出了各个不同效应的具体影响，并在此基础上构造了一个反事实，估算出了武汉封城这一措施对具体减少了多少武汉市、湖北省非武汉的16城市新冠病毒的确诊病例做出的贡献。
武汉封城对人员流动的影响
我们试图因果量化限制人员流动对阻止新冠病毒的扩散，但这里存在几个混合：恐慌效应，由于武汉是新冠病毒的震中，流入武汉的人数会大幅减少，而流出武汉的人数会大幅增加；病毒效应，由于新冠病毒具有人传人的特性，人们在旅途和公共场所会特意避免接触到病毒；春节效应，由于新冠病毒爆发正值中国农历春节前夕，正好赶上了人口大范围流动的时候。
我们分别用方程1和2来估计城市间和城市内的效应，而对模型中关键变量的解释如下图所示：
估计结果如下表所示：
表2中的Panel A、B和C分别是流入武汉人口、流出武汉人口和武汉市内人口流动的结果，模型1、2和3分别是武汉与284个未封城城市的比较、武汉2020年与2019年的比较，和武汉与7个其他封城的比较。而相比而言，我们更偏好模型2和3，因此我们仅对模型2和3的估计参数进行解释（阴影部分为需重点关注的参数），解释如下：
因为方程为对数-水平形式，既然我们也估计出了模型的各个参数，所以我们只要将模型转化为水平-水平影响的形式，即可得到各个不同效应的具体影响，如下表所示：
从表中我们可看到，武汉封城对流入武汉人口、流出武汉人口和武汉市内人口流动的影响都是在1%水平下显著的，且具体影响分别为减少了76.64%、56.35%和54.45%的人口流动。
量化封城对国家新冠病毒传播的影响
因为湖北省除武汉封城外，其他16个城市也进行了封城，所以我们想要构造出不封城的反事实，来与封城的现实做比较，从而估计出封城对城市内新冠病毒传播的具体影响。又因为新冠病毒的潜伏期最长为22天，所以我们建立一个滞后22期的动态方程：
为构造出武汉不封城的反事实世界，我们需要将方程3的第一个解释变量用每日武汉市内人员流动代替，即将下角标i替换为WH。对于湖北省除武汉外的16的城市，也相应的这样操作。下图为反事实世界，A为武汉，B为湖北省除武汉外的16个城市，虚线是官方报告的确诊病例，实线为反事实世界的确诊病例，日确诊病例图中出现尖点的原因为将核酸试剂检测手段更换为临床症状检测手段：
图中我们可以看出，虽然在封城的初期反事实世界中的确诊病例确实是高于现实世界的，但是最后还是会逐渐收敛到现实世界的数据，其原因可能有这样3个：由于武汉和湖北省除武汉外的16的城市是疫情震中，卫健委会因为初期感染新冠病毒的人数数量激增而来不及逐一检测；由于来不及逐一检测，部分病人可能会出现自愈或者死亡的情况；*官员有动机瞒报感染者的数量。
从上上图为湖北省外347个反事实世界和现实世界的对比，以及湖北省除武汉外其他16城市反事实世界和现实世界的对比，估计方法和对应解释跟之前的是一样的。
扩大社交距离对病毒传播的影响
虽然很多城市都实行了一系列限制人员流动的措施，但方式是不尽相同的：有些城市是完全封城，有些城市是部分封城，还有些城市是设置检测点和隔离区。
为具体研究这些措施的影响，我们将方程5进一步拆分为方程6：
方程6中待估计参数的解释如下：
其估计结果表明，该估计在统计上和经济学意义上是显著的，即这些措施有效地遏制了病毒的传播。
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拓展性阅读：
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