在经济学实证研究中，双重差分法（DID）凭借其清晰的因果识别逻辑，成为政策效应评估的核心工具。然而，DID平行趋势假定本质上不可检验，时变混杂因素的干扰更可能导致估计偏差，这让许多实证结果的可靠性备受质疑。近年来，安慰剂检验作为DID研究的“证伪检验”（falsification test）迅速崛起，陈强、齐霁、颜冠鹏在《管理世界》2025年第2期发表的《双重差分法的安慰剂检验：一个实践的指南》，系统梳理了DID安慰剂检验的四种主要形式、适用场景、操作细节和常见误区，并配套开发了Stata命令didplacebo，堪称DID研究者的“实操手册”。

一、DID安慰剂检验的四种主要形式

根据改变处理变量的不同方式，陈强等（2025）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）。

（一）时间安慰剂检验

1.做法

“伪处理时间”，将政策实施时间向前平移（滞后）若干期，用处理前的数据重新估计DID，时间安慰剂检验也是检验平行趋势假定的一种方法。

2.标准DID使用的注意事项

（1）明确时间安慰剂检验的原假设为“安慰剂效应为0”；

（2）去掉处理后的样本数据，以避免安慰剂效应被处理效应污染；

（3）尽量使用除第1期外的所有处理前各期，分别进行时间安慰剂检验。当然，如果处理前包含很多期，也可仅汇报部分时期的时间安慰剂检验结果。

（二）空间安慰剂检验

1.做法

“伪处理个体”，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。或者，在全样本中通过随机抽样的方法来确定“伪处理组”。

2.标准DID使用的注意事项

（1）明确空间安慰剂检验的原假设为“处理效应为0”；

（2）相对于安慰剂效应的分布，为了考察处理效应估计值是否异常极端，可计算双边、左边或右边p值，并得到相应的检验结论。

（三）混合安慰剂检验

1.做法

同时使用“伪处理时间”和“伪处理个体”。

2.标准DID使用的注意事项

（1）明确混合安慰剂检验的原假设为“处理效应为0”；

（2）为保持标准DID设计，针对每个安慰剂样本，应使用统一的伪处理时间（否则，安慰剂样本可能变为交叠DID设计）；

（3）相对于安慰剂效应的分布，为了考察处理效应估计值是否异常极端，可计算双边、左边或右边p值，并得到相应的检验结论。

（四）外部安慰剂检验

1.做法

更换被解释变量、处理变量或样本。

2.标准DID使用的注意事项

有些稳健性检验也通过更换结果变量、解释变量或样本的方式进行，但其原理却与安慰剂检验大相径庭。在进行稳健性检验时，是在寻找相似的结果变量、解释变量或样本（例如：以不同方式度量被解释变量或解释变量），并希望得到显著的结果。反之，在进行安慰剂检验时，则寻找不相干的结果变量、处理变量或样本（在理论上安慰剂效应为0），并希望得到不显著的结果。

二、不同DID的安慰剂检验

（一）交叠DID的安慰剂检验

与标准DID不同，交叠DID允许个体的处理时间不尽相同，但一旦受处理，则在样本期间一直受处理，不允许政策退出。

1.交叠DID的时间安慰剂检验

与标准DID基本类似，首先，去掉处理后的观测值（一般会使数据变为非平衡面板）。其次，将处理时间滞后若干期，设为伪处理时间（须保证每位个体在伪处理时间之前至少有一期观测值），然后进行DID估计（可使用TWFE或异质性稳健估计方法），并考察安慰剂效应的显著性。交叠DID的一些异质性稳健估计法，例如CS-DID可以估计并检验处理前的时间效应，并以此作为平行趋势检验。

2.交叠DID的空间安慰剂检验

根据样本中个体开始接受处理的不同时间，可将个体分为若干“组群”（cohorts）。交叠DID的空间安慰剂检验使用伪处理组，但不改变处理时间。与标准DID类似，根据产生伪处理组的不同方式，交叠DID的空间安慰剂检验分为“非随机”与“随机”两种。其中，非随机空间安慰剂检验从经济理论出发，由研究者指定某些控制组个体构成伪处理组。

3.交叠DID的混合安慰剂检验

方法一：不再保持组群结构，陈强等（2025）称之为“无约束”的交叠DID混合安慰剂检验。对于样本中的每位个体，无约束的交叠DID混合安慰剂检验在指定范围内随机抽取一个伪处理时间，由此得到安慰剂样本，并进行DID估计。然后，使用安慰剂效应的分布进行统计推断（方法与空间安慰剂检验相同）。

方法二：保持组群结构，陈强等（2025）称之为“有约束”的交叠DID混合安慰剂检验。

4.交叠DID的空间安慰剂检验

交叠DID外部安慰剂检验的原理类似于标准DID，也可通过替换结果变量、处理变量或样本来实现。

（二）一般DID的安慰剂检验

无论标准DID，还是交叠DID，在样本期间内均不允许政策退出，即个体一旦受处理，则一直受处理。更一般的DID模型，则允许政策退出，即处理变量既可从0变为1，也可从1变为0。对于一般DID模型，通常不便进行空间安慰剂检验，但仍可进行时间、混合与外部安慰剂检验。其中，一般DID的外部安慰剂检验类似于标准DID与交叠DID。

1.一般DID的时间安慰剂检验

对于一般DID设计，处理变量并非单调递增，可在0与1两个取值之间任意切换。因此，在进行一般DID的时间安慰剂检验时，既可将处理时间均提前若干期，也可都推迟若干期。在概念上，将处理时间滞后可检验“预期效应”（anticipation effect），而将处理时间前置则可检验“遗留效应”（carryover effect），即已经退出的政策是否仍在起作用。

2.一般DID的混合安慰剂检验

在进行一般DID的混合安慰剂检验时，可针对每个“个体—时间”组合将安慰剂变量（伪处理变量）随机地赋值为0或1，但保持原始样本中“处理变量等于1”的观测值所占的比重，且限制安慰剂变量取值为1的最早和最晚时间与原始样本相同。

（三）连续DID的安慰剂检验

标准DID、交叠DID与一般DID均假设处理变量为虚拟变量，取值只能是0或1。更一般地，政策冲击对于每位个体的强度可能不同。此时，处理变量的取值更加多样（不再是虚拟变量），甚至可以视为连续变量；相应的DID设计则称为“强度DID”或“连续DID”。对于连续DID，仍可进行时间、空间、混合与外部安慰剂检验。其中，连续DID的外部安慰剂检验类似于标准DID与交叠DID。

1.连续DID的时间安慰剂检验

尽管连续DID的处理变量为连续变量，但有时并不影响对于处理前与处理后的区分，将处理变量滞后若干期作为安慰剂变量。

2.连续DID的空间安慰剂检验

对于连续DID，仍可进行非随机的空间安慰剂检验，方法类似于标准DID与交叠DID。

3.连续DID的混合安慰剂检验

在概念上，也可进行连续DID的混合安慰剂检验，但目前在实践中还很少见。

（四）三重差分法的安慰剂检验

如果平行趋势假定不成立，则DID估计量会有偏差。一种解决方法是，寻找另一未受政策影响的样本，进行DID估计。然后将这两个DID估计量相减，以期能减去原DID估计量的偏差，这就是“三重差分法”（differ⁃ence-in-differences-in-differences，简记DDD）的基本思想，可以进行时间安慰剂检验，以及形式更为多样的空间与混合安慰剂检验。

（五）队列DID的安慰剂检验

“队列DID”（cohort DID）把DID方法应用于横截面数据，将同一时点横截面上不同队列的出生年份差异作为“时间”维度。通常，在同一年份出生的个体即构成一个队列，而样本中包含若干队列，可以进行四种安慰剂检验方法。

三、实操指南：didplacebo

为降低编程难度，陈强老师团队开发了Stata命令didplacebo，可从SSC（Statistical Software Component）下载，，可方便地进行标准DID与交叠DID的时间、空间与混合安慰剂检验。另外，陈强老师团队还开发了为didplacebo所调用的基础命令xtshuffle，可快捷地实现针对面板数据的随机置换，便于针对其他DID设计进行安慰剂检验。

文献引用

陈强,齐霁,颜冠鹏. 双重差分法的安慰剂检验：一个实践的指南 [J]. 管理世界, 2025, 41 (02): 181-220.