推荐一篇最新2023年第4期《中国工业经济》上全国一刀切DID主题方法论文（含平行趋势检验、安慰剂检验、PSM等）
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文章题目
竞争政策与企业劳动收入份额——基于《反垄断法》实施的准自然实验
中国工业经济，2023年第4期
背景简介
本文采用双重差分法来考察竞争政策（即反垄断法）实施对企业劳动收入份额的影响。
考虑到《反垄断法》 是一部面向全国的法律，其适用对象涵盖所有公司，难以找到同时期不受该法律影响的企业作为对照组，因此本文参考王彦超等（2020）的识别策略，从该法律出台对不同企业影响的差异性切入，根 据《反垄断法》实施前企业垄断程度来界定实验组和对照组。
具体地， 本文借鉴王彦超等（2020）按《反垄断法》实施前（2005—2008 年）的勒纳指数对样本进行三等分①， 将勒纳指数最高的1/3视为高垄断程度观测值，最低的1/3视为低垄断程度观测值，并剔除中间1/3 的观测样本。
随后，本文将存在高垄断程度年份的企业界定为实验组，反之界定为对照组。
模型构建
本文构建如下计量模型:
其中
被解释变量LS,表示企业i在t年的劳动收入份额 解释变量 Treat;为虚拟变量,高垄断企业(实验组)取值为1,低垄断企业(对照组)则取值为。 AML为《反断法》政策实施虚拟变量，竞争政策具体细则开始推行的2009年为政策冲击时点,若样本期间处于2009 年及之后,则AML取值为1,否则为0。 Controls 为一系列控制变量,包括企业规模(Size)、资产负债率(Lev)、年龄(Age)、大股东持股比例(Top1)、独立董事比例(IndDir)、盈利能力(ROE)、成长性(Tobin0)以及产权性质(SOE):同时,考虑到宏观层面因素可能影响估计结果,本文还控制了企业注册所在城市的经济发展水平(GDP)和人口数量(Pop)。 另外加入公司和年份固定效应。 本文主要关注交互项 Treat*AML的系数，预期系数显著为正。
DID模型
下面进行《反垄断法》实施与企业劳动收入份额的影响回归模型分析，分别加入控制变量和不加入控制变量，结果如下：
表1--第1列结果，系数为0.0313434
表1--第2列结果，系数为0.0188826
其中，未包含控制变量的第（1）列与包含全部控制变量的第（2）列 显示，Treat×AML 的系数分别约为0.03和0.02，且均在1% 水平上显著为正，表明《反垄断法》实施后， 较之于对照组，实验组（高垄断企业）的劳动收入份额提升更多。
双重差分有效性与动态效应检验
结果显示，在政策实施前，交互项Treat×YRT 的系数均不显著，表明平行 趋势假设成立，实验组与对照组企业劳动收入份额的变化趋势相似。在政策实施之后，Treat×YRT 的系数呈上升趋势，且在政策实施后第2年起显著为正，表明《反垄断法》实施对高垄断企业劳动收 入份额的提升作用随着时间的推移逐步显现。
稳健性检验--安慰剂检验
考虑到样本期间中国还实施了其他政策，为排除不可观测因素带来的计量偏 误，本文重复进行 1000次的回归检验。结果显示，交互项的t统计量的核密度分布与正态分布基本吻合，集中分布在 零点附近，远小于基准回归中的真实值。这帮助排除了其他不可观测因素影响。
稳健性检验--倾向得分匹配法
为克服两组样本中企业固有差异的影响，采用倾向得分匹配法来缓解样本选择偏差可能导致的内生性问题。
具体操作步骤为：
以前文全部控制变量作为匹配变量，以 Treat 作为因变量进行Probit回归并计算倾向得分值Pscore，进而采用1∶1近邻无放回匹配样本。
检验结果显示，采用匹配样本时Treat×AML 的系数均在1% 的水平上显著为正，本文主要结论未发生实质性变化。
其他
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