Difference-in-Differences vs Lagged-Outcome Regression

本文对比了Difference-in-Differences（DiD）与Lagged-outcome回归两种因果推断方法，指出它们基于不同的识别假设。DiD假设未处理组与处理组的趋势在处理前是平行的，而Lagged-outcome回归假设在控制历史结果和协变量后无未观测混杂因素。模拟研究显示，当存在时间不变的未观测混杂因素或用户因临时下降而选择处理时，两种方法的估计结果会偏离真实效应。