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为了构建一个双重差分(DID)模型来分析就业辅导班对学生就业率的影响,我们可以遵循以下步骤。首先,你需要准备数据,并确保每个学生都有唯一的标识符,以及他们的毕业年份、学校、是否参加了就业辅导班以及就业状态等变量。这里是一个简化的数据结构示例:
import pandas as pd
data = {
'student_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
'year_of_graduation': [2015, 2015, 2016, 2016, 2017, 2017, 2018, 2018, 2019, 2019],
'school': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
'job_training': [False, False, True, False, True, False, True, False, True, False],
'employment_status': [True, True, True, True, False, True, False, True, True, False]
}
df = pd.DataFrame(data)
接下来,我们将创建一些额外的变量用于双重差分模型,包括学校固定效应(school fixed effect)、时间固定效应(year fixed effect),以及交互项(treatment dummy 和 school*year interaction term):
# 创建学校固定效应
df['school_fixed_effect'] = df['school'].astype('category').cat.codes
# 创建时间固定效应
df['year_fixed_effect'] = df['year_of_graduation'] - df['year_of_graduation'].min()
# 创建治疗哑变量 ( treatment = 1 for A school post-2016 with job training )
df['treatment'] = ((df['school'] == 'A') & (df['year_of_graduation'] >= 2016)) & df['job_training']
# 创建学校与时间的交互项
df['school_year_intercept'] = df['school_fixed_effect'] * df['year_fixed_effect']
然后,我们可以使用线性回归模型来估计就业辅导班的影响。在这个例子中,我们使用Python的statsmodels
库进行回归分析:
from statsmodels.formula.api import ols
# 模型公式: employment_status ~ treatment + school_fixed_effect + year_fixed_effect + school_year_intercept
model = ols("employment_status ~ C(treatment) + C(school_fixed_effect) + C(year_fixed_effect) + C(school_year_intercept)", data=df).fit()
summary = model.summary()
print(summary)
这个模型将估计出就业辅导班(treatment)对就业状态的影响,同时控制了学校和时间的固定效应,以及它们之间的交互项。结果中的treatment
系数就是就业辅导班对就业率的平均处理效果(ATE)。
注意,这个模型假设没有遗漏变量偏误,并且除了就业辅导班之外,其他因素在A和B学校之间没有显著差异。此外,还假设就业辅导班的效果在整个观察期内是一致的,这可能不是实际情况,因此可能存在异时性偏差。要更深入地研究这个问题,可能需要进一步的数据和更复杂的模型,例如工具变量法或更高级的面板数据方法。
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