交错双重差分：处理效应异质性与估计方法选择

双重差分法是社会科学中进行因果推断和政策评估时最广泛采用的研究手段。然而，近年来不断涌现的前沿文献发现，对于交错双重差分的情形，因存在处理效应异质性，采用传统双向固定效应模型可能会造成严重的估计偏误。为此，理论计量领域诞生了多种异质性—稳健的估计方法，但这也让应用者在实践中对如何选取合适的估计方法、如何验证前提假设产生困惑。本文阐释了处理效应异质性导致潜在偏误的根源，总结了三类异质性—稳健估计方法的经济学直觉。本文对比了这些方法的核心假设、应用场景和估计量性质，通过模拟数据检验了估计效果，并对验证“平行性趋势”假设进行了深入讨论。最后，针对国内当前的使用现状，本文结合应用案例和现有综述文章，为应用研究者提供了操作建议。