我对以下标准方程的差异方法有疑问：
现在，我的问题很简单：为什么大多数论文仍然使用额外的控制变量？我认为如果平行趋势假设是正确的，那么我们就不必担心额外的控制。我只能想到为什么要使用控制变量的两个可能原因：
任何人都可以对这个问题有所了解吗？我的理由 1) 或 2) 是否有道理？我不完全理解 DnD 中控制变量的使用。
没有它们[即附加变量]，趋势将不会平行
是的，这是正确的。除非您将随时间变化的变量添加到模型中，否则您可能没有考虑到特定于单位的趋势。
即使在没有额外变量的情况下满足平行趋势假设，添加额外变量也可以提高估计的精度，就像在其他回归中一样。我认为这是 Michael Chernick 的想法的一部分。
Mostly Harmless Econometrics有一个很好的讨论，可能会有所帮助。尤其参见第 236-37 页。
有时，当我们通过计算治疗后与治疗前的反应差异来观察治疗效果时，我们会说患者作为自己的控制者。提供对照组的目的是解释所谓的安慰剂效应。有时即使不进行治疗也会有积极的变化。所以我们要确定的效果是高于“安慰剂效应”的平均增幅。
是的，你的两个观点都有道理。要查看两种不同风格的 diff-in-diff 模型的派生，您可以查看我关于该主题的演讲幻灯片。
继续迈克尔的回答，您希望提供尽可能多的证据证明 E[u|treat] = 0。这是一个假设并且永远无法直接验证，但您希望向读者提供尽可能多的信任，因为您已经想到了它的原因可能持有。添加控件有效地开始分解 u。而且，某些控件可能无法满足您的所有需求，但可能会让您了解您可能不需要担心的事情的类型。例如，如果您对 IQ 进行了控制，那么这可能有助于减轻对遗漏变量对能力的担忧。