2026年11月1日和8日，海南大学国际商学院实证研究方法训练营（第二期）继续开展集中授课。国际商学院教师曾思元博士围绕“双重差分法及其拓展”这一主题，为学员带来了两场内容丰富、层次分明的专题讲座。课程从因果推断的基本思想出发，逐步深入双重差分法的识别假设、实证估计中的常见问题以及近年来因果推断领域的重要方法进展，帮助学员建立系统的计量经济学分析思维，提升运用实证方法开展学术研究的能力。
从生活案例出发，理解因果推断的基本逻辑
在第一场授课中，曾思元博士以日常生活中的具体案例为切入点，引导学员思考实证研究中的一个核心问题：如何准确识别某项政策或干预措施所产生的实际效果？
围绕这一问题，他首先介绍了因果推断中的潜在结果框架，通过生动形象的案例，解释了处理效应的基本定义及其经济学含义。他指出，评价一项政策的效果，关键并非简单比较政策实施前后的结果变化，而是需要回答一个更深层次的问题：如果同一个研究对象没有受到政策干预，其结果将会如何变化？由于现实中无法同时观察同一个研究对象在接受和未接受干预两种状态下的结果，如何构建可信的反事实，便成为因果推断研究的核心挑战。
在此基础上，曾思元博士进一步介绍了双重差分法的基本原理，阐释了如何利用处理组与对照组在政策实施前后的变化差异来识别政策效果。针对双重差分法中的平行趋势假设等关键识别条件，他结合具体情境进行了深入分析，重点讨论了相关假设为何重要，以及当这些假设不成立时，估计结果可能产生怎样的偏误。通过从直观案例到理论推导的逐步深入，帮助学员理解双重差分法不仅是一种回归估计工具，更是一套建立在明确识别假设基础上的因果推断方法。
聚焦实证研究难点，厘清固定效应与聚类标准误
在第二场授课中，曾思元博士进一步聚焦双重差分法在实际研究中的应用，围绕固定效应的设定与聚类标准误的选择等常见问题展开专题讲解。
他从面板数据的基本结构入手，详细解释了个体固定效应、地区固定效应与时间固定效应在控制不可观测异质性方面的作用，并通过不同的数据结构，比较了各类固定效应设定的适用条件及其对估计结果的影响。同时，他进一步区分了固定效应与聚类标准误在实证分析中承担的不同功能。
针对实证研究中容易混淆的概念，曾思元博士结合数学推导与直观解释，帮助学员理解模型设定背后的经济学逻辑，强调研究者应当根据政策实施层级、数据结构及误差项相关性的特点，合理选择固定效应与标准误估计方式，而不能仅仅依赖常见的回归设定。
立足反事实构建，拓展因果推断方法视野
在系统介绍传统双重差分法之后，曾思元博士进一步以“为研究对象再造一个双胞胎”为形象比喻，向学员介绍了合成控制法及其相关拓展方法。
他指出，在政策评估中，研究者往往难以找到一个与处理组完全相同的对照对象。合成控制法的基本思想，是通过对多个未受到政策影响的研究对象进行加权组合，构建一个能够较好拟合处理组政策实施前变化特征的“合成对照组”，从而估计政策实施后的因果效应。这一形象化的讲解帮助学员理解了合成控制法与传统双重差分法在反事实构建思路上的联系与区别。
在此基础上，曾思元博士还介绍了Hsiao、Ching和Wan提出的HCW方法、合成双重差分法（Synthetic Difference-in-Differences）以及向前选择双重差分法（Forward Difference-in-Differences）等方法，重点讲解了不同方法构建反事实的基本思路、识别逻辑及其适用情境。通过对多种方法的比较，帮助学员认识到，因果推断并不存在适用于所有研究问题的统一工具，研究者需要结合具体的研究对象、数据特征与识别条件，选择恰当的实证研究策略。
强化方法训练，提升学术研究能力
两次授课坚持理论与实践相结合，既注重基本概念和数学逻辑的严谨性，也通过直观案例和方法比较降低了复杂计量经济学知识的理解难度。课程内容由浅入深，从因果推断的基础理论延伸至前沿研究方法，不仅帮助学员加深了对双重差分法的理解，也拓宽了其对现代政策评估和实证经济学研究方法的认识。
实证研究方法训练营是海南大学国际商学院加强学术能力培养、营造科研学习氛围的重要举措。通过持续开展专题化、系统化的方法训练，训练营致力于帮助学员夯实计量经济学基础，培养严谨的因果识别意识与规范的实证研究思维，为未来开展高质量学术研究奠定坚实的方法论基础。
撰稿 | 曾思元
初审 | 易丽婧
复审 | 赵 达 王 静
终审 | 陈 琛
