本文系统梳理了文献中DID（双重差分法）安慰剂检验的不同方法，针对各种DID设计（包括标准DID、交叠DID等），详细介绍了安慰剂检验的基本原理与操作过程。文章通过具体案例演示了标准DID与交叠DID的安慰剂检验操作，并指出了DID方法的发展以及相应的安慰剂检验在实证文章中的重要性。此外，文章还提供了关于计量经济圈的相关信息。
本文指出了DID方法的迅速发展以及安慰剂检验在实证研究中的重要性，强调了严谨有效的安慰剂检验对研究的重要性。
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为什么这么说呢？
本文系统梳理了文献中DID安慰剂检验的不同方法，针对不同的DID 设计（含标准DID、交叠DID、一般DID、连续DID、DDD 及队列DID），详细介绍了安慰剂检验的基本原理与操作过程，并提出规范化建议，帮助研究者进行更严谨有效的安慰剂检验。
最后，使用团队开发的Stata 命令didplacebo，结合经典案例演示了标准DID与交叠DID的安慰剂检验操作，以推动DID安慰剂检验的更广泛应用。
概要：
双重差分法所依赖的平行趋势假定本质上不可检验，而处理效应也可能由不可观测的时变混杂因素所驱动，导致潜在偏差。为此，在DID 实证研究中，越来越多地使用安慰剂检验进行证伪检验，或作为替代的统计推断方法；包括时间、空间、混合及外部安慰剂检验。但目前文献中仍存在一些认识与操作的误区。本文系统梳理了文献中DID安慰剂检验的不同方法，针对不同的DID设计（含标准DID、交叠DID、一般DID、连续DID、DDD 及队列DID），详细介绍了安慰剂检验的基本原理与操作过程，并提出规范化建议。最后，使用团队开发的Stata命令didplacebo，结合经典案例演示了标准DID与交叠DID的安慰剂检验操作。
陈强, 齐霁, 颜冠鹏, 2025, 双重差分法的安慰剂检验：一个实践的指南, 管理世界.
双重差分法（difference-in-differences，简记DID）是经济学实证研究中最为流行的因果推断方法之一。DID所依赖的关键假设为“平行趋势假定”（Parallel Trends Assumption），即在未受政策冲击的情况下，处理组与控制组的时间趋势平行：
其中，“treati=1”与“treati=0”分别表示处理组与控制组，而yit(0)与yis(0)分别表示个体i在第t期与第s期若未受处理的潜在结果，其中1≤s＜t≤T。然而，平行趋势假定本质上不可检验，因为处理组在受到政策冲击后，其时间效应已与处理效应混在一起，不可区分。因此，通过事件分析法所进行的平行趋势检验只能考察在处理前各时期，处理组与控制组的时间趋势是否平行。其基本逻辑是，若处理前趋势平行，则可增强我们对于处理后趋势也平行的信心；反之，若处理前趋势已不平行，则难以相信处理后趋势仍会平行。
另一方面，即使平行趋势检验通过（并不意味着平行趋势假定必然成立），而所估计的处理效应在统计上也显著，我们仍然可能担心存在不可观测的时变混杂事件，而这些时变混杂事件既影响结果变量（即被解释变量），也影响处理变量。此时，所估计的政策效应可能部分地由时变混杂事件所驱动，导致内生性与估计偏差。在逻辑上，如果存在时变的混杂因素，则平行趋势假定必然不成立。一个经典案例为“阿氏沉降”（阿什菲尔特，1978），即收入下降者自我选择参加就业培训，导致平行趋势假定不成立。遗憾的是，平行趋势假定本质上不可检验，故即使事件分析法的检验通过，也无法排除混杂变量的存在。正如卡恩-朗、朗（2020）所强调，处理前趋势平行既不是处理后趋势平行的充分条件（处理前平行，而处理后也可能不平行），也不是后者的必要条件（处理前不平行，但处理后仍可能平行）。因此，DID模型的平行趋势假定是否成立，并不能仅通过对处理前平行趋势的统计检验来判断。无论平行趋势检验是否通过，实证研究者均有必要进行相应的定性讨论。比如，处理组与控制组在处理前的时间趋势主要由哪些因素在驱动；以及为什么可以在理论上期待平行趋势假定会成立。另外，处理组与控制组结果变量的初始水平一般并不相等。实证研究者需要解释，为什么两组数据的初始水平存在差异，以及为何上述机制并不会导致二者的时间趋势也出现差异。
当然，有关平行趋势的定性讨论可能比较困难，也未必让人信服。为此，在近年的DID 实践中，越来越多地通过“安慰剂检验”（placebo tests），进一步考察是否存在被遗漏的时变混杂事件，以及由此引起的可能偏差。例如，根据我们统计，在《经济研究》与《经济学（季刊）》自2021年以来发表的使用DID的114篇论文中，约52.63%进行了安慰剂检验；而在《经济学季刊》（Quarterly Journal of Economics）与《经济研究评论》（Review of Economic Studies）自2021 年以来发表的使用DID 的52 篇论文中，此比例更达到61.53%。另外，如果样本容量不够大（例如：聚类数目不多），则DID 估计常用的聚类稳健标准误可能存在偏差（贝特朗等，2004），故有时也使用安慰剂检验作为替代的统计推断方法。
在DID 的实证研究中，由于担心政策效应可能由不可观测的时变混杂事件所驱动，故可通过人为改变处理变量的方式，进行安慰剂检验。借鉴合成控制法的安慰剂检验分类，根据改变处理变量的不同方式，本文将DID安慰剂检验具体分为“时间安慰剂检验”（in-time placebo test）、“空间安慰剂检验”（in-space placebo test）、“混合安慰剂检验”（mixed placebo test）以及“外部安慰剂检验”（external placebo test）。首先，在处理前各期，显然不存在处理效应，因为所有个体均未受到处理。此时，可指定处理前某期为“伪处理时间”，并以处理前样本进行DID估计。如果发现存在显著的安慰剂效应，则只能由时变的混杂因素所驱动。这将使得我们怀疑，原来所估计的处理效应也可能部分地由时变的混杂事件所导致，从而证伪处理效应的显著性。这种通过伪处理时间所进行的安慰剂检验，称为“时间安慰剂检验”（阿巴迪等，2015）。事实上，时间安慰剂检验也是检验平行趋势假定的一种方法（详见下文）。由于安慰剂检验具有证伪处理效应的功效，故也称为“证伪检验”（falsification test）。其次，对于控制组而言，显然也不存在处理效应。故可人为指定某些控制组个体为“伪处理个体”，而以其余控制组个体作为控制组，进行DID估计。如果发现显著的安慰剂效应，则只能由时变的混杂事件所驱动，故可怀疑处理效应也受到时变混杂事件的干扰。这种通过伪处理个体所进行的安慰剂检验，称为“空间安慰剂检验”（阿巴迪等，2010）。空间安慰剂检验的另一方式为，在全样本中通过随机抽样的方法来确定“伪处理组”（详见下文）。再次，在有些情况下，也可同时使用“伪处理时间”与“伪处理个体”进行安慰剂检验，这称为“混合安慰剂检验”（陈、颜，2023）。最后，有些DID 实证研究利用外部信息，通过更换被解释变量、处理变量或样本的方式进行安慰剂检验，本文称为“外部安慰剂检验”。需要指出，以上不同类型的DID安慰剂检验，其目的、算法与功能均有较大差异（尽管都称为安慰剂检验），实证研究者在使用时应仔细区别并灵活应用。
DID 方法近年发展迅猛，已出现了适用于不同数据类型的多个变种，而相应的安慰剂检验方法也有所不同，并在实证文章中占据越来越重要的地位。由于DID 安慰剂检验主要源于经验研究的实践，具体做法也灵活多样，故目前文献中还存在一些操作误区与误解（详见本文第三节）。因此，从众多检验方法中归纳出研究者们普遍接受且有效的安慰剂检验方法具有十分重要的理论与实践意义。为此，本文系统梳理了文献中DID安慰剂检验的不同方法，针对不同的DID 设计（含标准DID、交叠DID、一般DID、连续DID、DDD 及队列DID），详细介绍了安慰剂检验的基本原理与操作过程，并提出规范化建议，帮助研究者进行更严谨有效的安慰剂检验。最后，使用团队开发的Stata 命令didplacebo，结合经典案例演示了标准DID 与交叠DID 的安慰剂检验操作，以推动DID 安慰剂检验的更广泛应用。本文其余部分的安排如下：第二节至第五节分别考察了标准DID的时间、空间、混合与外部安慰剂检验；第六节至第十节分别介绍交叠DID、一般DID、连续DID、三重差分法（DDD）、队列DID的安慰剂检验；第十一节为DID安慰剂检验的具体案例；第十二节为结论。
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