7.2.1 最小工资法DID分析

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7.2.1 最小工资法DID分析 7.2.1 最小工资法DID分析想象一下，你是一位政策分析师，手握一份关于美国各州最低工资调整的数据集。某个州突然将最低工资上调10%，就业率是否随之下滑？这不是简单的相关性问题，而是因果推断的战场。差分-差分（Difference-in-Differences，简称DID）方法在这里登场，它像一位精密的手术刀，巧妙剥离时间趋势和个体异质性，精准切出政策冲击的“净效应”。作为一名一线数据科学家，我在无数政策评估项目中反复锤炼DID模型，尤其针对最低工资法这种经典准实验场景。今天，我们不谈理论浮光掠影，而是直奔实现一线：从数据清洗到模型诊断，一步步拆解代码逻辑、参数调优和陷阱规避，让你上手就能复现，优化就能出彩。