以下文章来源于香樟经济学术圈 ，作者黄晴、张梦洁
2022年10月19日，北京大学国家发展研究院的副教授黄炜老师应邀作为主讲人，为在线参会者分享了主题为“事件分析方法及应用”的经济学训练课。
在本次课程中，黄炜老师首先对事件分析法在国内外的应用进行了简述。他表示由于DID方法目前存在着一系列问题，而事件研究法能够较好地解决部分现有问题，因此事件研究法如今被广泛采用。黄炜老师介绍道，事件分析法的本质是把时间换坐标系，换成相对于政策变革的时间（-n~+n），比较同一组人在发生前和发生后的变化，一般来说事件分析法中没有处理组或者控制组。但是事件分析法也有着一定的局限性，就是它只能解决时间上不同年份的处理现象，但是并不能解决同一组人里面接受混合处理的现象，同时它对政策的效果也有要求，要求政策的效果在时间零点有明显变化，而不是在第二期、第三期发生变化。
随后黄老师介绍了事件分析法需要的前提条件有：1）存在一个事件，即政策或改革发生了，2）有一个事件发生的时间窗口期，3)数据需要有事前的几期和事后的几期，前后至少大于等于3期，4)被研究的个体需要在事件前后完全可比。在事件窗口中选择研究的期数时，黄老师运用实际的例子的说明，在时间窗口的期数选择时会有两难的情况，选择前后期数一致的窗口时，样本会更小；如果划定前后期数不一致时间窗，虽然样本量会更多，但会有选择偏误，提出“尽量使结果符合实际情况，并且前面至少留下两期”的建议。
黄老师也在控制变量和事件外生性这两个重要的计量关注点上表达了自己的看法。黄老师认为，用事件分析做研究时不必加太多控制变量，同时由于事件分析研究的是事件发生后的影响，因此事件的外生与否其实也没有那么重要。
之后，黄老师运用三篇文章向大家展示了事件分析法的具体应用。第一篇文章是关于养老金上涨对于消费收入的影响。文章以中国2004-2016年间3000户家庭为样本，利用事件研究法探究了养老金上涨与家庭消费和收入之间的关系。在事件研究法的模型之中，被解释变量是每个家庭每月的消费和收入，而解释变量则为虚拟变量，1表示i城市在t月实施了上涨养老金的政策，反之为0。由于每个城市在实施养老金政策的前一个月就会发布相关通知，因此文章以政策实施前两个月作为基期。
第二篇文章研究了退休制度对于劳动供给和收入消费动态的作用。文章使用2010-2012年以及2014-2016年的城镇住户月度微观数据，采用事件分析法探讨了中国现行退休制度对居民劳动供给、收入、消费和不平等的影响。解释变量为虚拟变量，若居民i处于退休时期（以季度为单位）则赋值为1，反之为0；被解释变量是男性和女性“退而不休”的比例，以及家户收入变化。此外，该文章以-3期作为基期以观察居民在即将退休前是否有提前反应。
第三篇文章对中国生育惩罚进行了经济学分析。黄老师首先说明了人口普查数据和中国家户追踪调查面板数据（CFPS）的适用方法。他表示人口普查数据的变量少、时间跨度和样本量大，可适用于拟事件分析法；而CFPS数据样本量较小，可用于对比拟事件分析法和事件分析法。之后，黄老师介绍了文章的主要内容，该文章运用了事件分析法考察了男性和女性在生育前后的收入消费变化。主要解释变量为是否处于生育年份（孩子出生及之后的年份），被解释变量为个人工资性收入和家庭收支。
最后，学员就黄老师的讲座内容对政策、数据、选题、写作等方面进行了详细的提问，黄老师也根据学员的问题进行了耐心且严谨的解答，讲座至此圆满结束，感谢黄炜老师的精彩授课！
来源：香樟经济学术圈
