一、数据库与政策场景的匹配
CHFS（中国家庭金融调查）是做政策—家庭消费/福利最顺手的微观库之一：家庭层面的消费、收入、资产负债信息完整，适合把城市层面的外生冲击（比如跨境电商综合试验区）落到家庭结果变量上，用城市×年份的DID做因果评估。
二、准自然实验：处理组与对照组
最经典的做法就是试点政策DID：
处理组：获批设立跨境电商综试区的城市
对照组：未获批城市
政策时点：用 Post×Treat 识别政策净效应（考虑CHFS两年一期，时点通常按数据期做对齐）
三、DID识别落地 + 研究成果亮点
这类题最关键是把政策冲击写成一个可识别的准自然实验，并用一套稳健性工具把因果链条做实：
基准DID：家庭—城市—年份框架，核心就是 Treat×Post 的系数，控制家庭特征与城市层面变量，并加入固定效应，解释综试区设立是否显著推升家庭消费/福利。
平行趋势 + 安慰剂：用随机冲击反复模拟，验证结果不是碰巧显著。
PSM-DID：综试区并非随机设立，先匹配城市可比性，再做DID，增强可信度。
四、未来研究与选题
1）跨境电商综试区能否推动消费升级？—教育/文娱/耐用品的结构效应
2）综试区与家庭就业质量：正式就业、社保覆盖、收入稳定性
3）流动性约束机制检验：信贷可得性提升是否放大消费弹性？
4）数字鸿沟视角：农村/低数字化家庭受益更强还是更弱？
5）空间溢出边界：邻近城市/同省城市的辐射效应与政策外部性
You can get:
(1) dta数据/excle数据
(2)72小时以内/可加急
(3)不篡改输出结果可复现#实证分析 #实证不显著 #计量经济学 #数据分析我在行 #stata #stata实证 #数据处理
CHFS（中国家庭金融调查）是做政策—家庭消费/福利最顺手的微观库之一：家庭层面的消费、收入、资产负债信息完整，适合把城市层面的外生冲击（比如跨境电商综合试验区）落到家庭结果变量上，用城市×年份的DID做因果评估。
二、准自然实验：处理组与对照组
最经典的做法就是试点政策DID：
处理组：获批设立跨境电商综试区的城市
对照组：未获批城市
政策时点：用 Post×Treat 识别政策净效应（考虑CHFS两年一期，时点通常按数据期做对齐）
三、DID识别落地 + 研究成果亮点
这类题最关键是把政策冲击写成一个可识别的准自然实验，并用一套稳健性工具把因果链条做实：
基准DID：家庭—城市—年份框架，核心就是 Treat×Post 的系数，控制家庭特征与城市层面变量，并加入固定效应，解释综试区设立是否显著推升家庭消费/福利。
平行趋势 + 安慰剂：用随机冲击反复模拟，验证结果不是碰巧显著。
PSM-DID：综试区并非随机设立，先匹配城市可比性，再做DID，增强可信度。
四、未来研究与选题
1）跨境电商综试区能否推动消费升级？—教育/文娱/耐用品的结构效应
2）综试区与家庭就业质量：正式就业、社保覆盖、收入稳定性
3）流动性约束机制检验：信贷可得性提升是否放大消费弹性？
4）数字鸿沟视角：农村/低数字化家庭受益更强还是更弱？
5）空间溢出边界：邻近城市/同省城市的辐射效应与政策外部性
You can get:
(1) dta数据/excle数据
(2)72小时以内/可加急
(3)不篡改输出结果可复现#实证分析 #实证不显著 #计量经济学 #数据分析我在行 #stata #stata实证 #数据处理
