背景介绍

首先向读者介绍一下美国关于饮酒一些政策，1933年，美国全面废除联邦禁酒条例，各州可以自行管理酒水政策，大部分州设立了最低法定饮酒年龄（MLDA，minimum legal drinking age）为21岁，但也有一些州，如堪萨斯、纽约，北卡莱罗纳等州将MLDA设定在18岁。1984年，国会通过了“全国最低饮酒年龄法案”，将MLDA设定在21岁，对于拒绝推行该法案的州，联邦政府将削减其公路拨款，截止到1988年，各州都实施了该法案。

那么为什么要调整MLDA呢？根据美国公路交通安全局1999年的统计数据，1998年，18-20岁的人因车祸死亡的，有42%是因为喝酒造成的。因喝酒而出车祸的人当中，年龄在18岁的人要多于其它年龄的人。

全国最低饮酒年龄法案的推行，提供了一个良好的随机实验，可以通过双重差分（DID，difference in differences）来评估这一政策的有效性。

样本选取

被解释变量为18-20岁的居民死亡率，模型建立初期的样本为阿拉巴马州（Alabama）和阿肯色州（Arkansas），后期模型的样本扩展到了全国范围，样本的时间跨度为1970-1983年，注意到DID样本选取的关键步骤在于选取一个“兄弟样本”，使得二者在各方面的特征都比较一致，唯一的差异在于是否实施政策，对于初期模型的两个州，作者提到两个州不仅在名字上相似（都是字母A开头的州），在地理上也非常接近，因此在各方面差异较小，唯一的差异体现在Alabama州在1975年将MLDA降至19岁，而Arkansas则始终保持MLDA为21岁。

但是DID模型的一个重要假设前提是样本之间拥有共同趋势，如下图所示：两个州之间在政策发生前后都有共同趋势：

稳健性检验

作者尽管没有将所做的工作形成论文刊发，但是其研究的主题不仅十分有趣，在DID的使用上也十分规范，例如样本的选取要充分考虑和构建“兄弟样本”，减少因其他维度不同所造成的DID模型的有偏估计，其次作者不仅考虑了双样本的模型构建，还展示了多样本情况下如何构建DID模型，最终作者还考虑到共同趋势假设不成立情况下，模型应该如何构建，在稳健性分析上，加权最小二乘估计和控制相关干扰变量的做法都让人觉得眼前一亮，作者的工作也为我们之后做DID的研究提供了一个范式。

原文信息：Angrist J D, Pischke J S. Mastering 'metrics: The path from cause to effect [J]. Economics Books, 2014, 1.

整理翻译：张鹏远

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