互助问答第472期：关于DID和负二项回归的问题

关于DID和负二项回归的问题

各位老师好：
      我的问题是，我目前在做有关DID方法的实证研究，运用的软件是stata，目前学到的方法是用reg或xtreg命令与treated*t的交互项来实现DID。但因为我的被解释变量是计数变量，应该用泊松回归或者负二项回归，经过检验应该用负二项回归更为合适。但通过自学，DID方法好像要满足线性形式条件，而负二项回归是非线性回归，不知道在这样的情况下能否通过负二项回归的命令xtnbreg与treated*t的交互项来实现DID呢？
     因我还是计量小白，对DID和负二项回归的理解可能不准确，恳请各位老师的指导！提前感谢各位老师的解答！
（ps. treated为受到政策影响的虚拟变量，t为政策实施年份的虚拟变量）

DID的本意是对因变量做两次差分进而得到政策因果效应，与两次差分等价的是传统的DID线性模型。在平行趋势假设成立的前提下，DID线性模型中的交互项是外生变量，因此其系数（也即因果效应结果）是统计一致的；而且平行趋势假设在线性模型框架下是可以部分检验的。非线性模型其实已不是DID模型，因为已经和两次差分无关（当然，有人称其为广义DID模型）。在非线性模型中，当然还可以用交互项来度量政策变化进而估计政策效应，但其系数估计量的一致性就取决于非线性模型的设定是否正确了。例如，你使用负二项回归，那就应学习一下负二项回归系数的一致性需要满足什么条件，再检视你的模型是否满足这些条件——这个过程已经跟传统的DID框架无关。