[SAS] 이중차분법(DID) 정책효과 분석 코드

안녕하세요,

이전 포스팅에서 정책평가에서 자주 사용되는 이중차분법(DID)의 개념을 살펴보았습니다. 이중차분법에 대하여 자세히 알고싶은 분은 아래의 포스팅을 참고하면 됩니다. 이번 포스팅에서는 간단한 가상의 데이터셋을 이용하여 이중차분법을 하는 방법을 살펴보고 다음 포스팅에서 이중차분법으로 논문을 작성하시는 분들을 위하여 분석 절차와 코드를 설명하겠습니다.

[DISSERTATION]이중차분법(DID)으로 정책효과 분석 논문쓰기

우선 가상의 데이터를 만들어보겠습니다. 이중차분법을 위해서는 (1) 개입 여부 변수 (TREATMENT) (2) 처치집단 / 통제집단 구분 변수 (GROUP) (3) 성과변수 변수 OUTCOME) 가 필요하며 필요에 따라 통제변수를 포함하게 됩니다. 

DATA AAA;
   INPUT OBS $   YEAR   TREATMENT $   GROUP $   OUTCOME;
   CARDS;
	a   2014   0   0   10
	a   2016   1   0   12
	b   2014   0   0   5
	b   2016   1   0   8
	c   2014   0   0   15
	c   2016   1   0   20
	d   2014   0   1   20
	d   2016   1   1   19
	e   2014   0   1   18
	e   2016   1   1   17
	f   2014   0   1   10
	f   2016   1   1   8
	;
RUN;

PROC PRINT DATA=AAA;
RUN;

이때 중요한 점은 개입 여부 변수의 경우 개입 후 처치집단/통제집단 여부와 관계없이 동일하게 코딩되어야 된다는 점입니다. 즉, 통제집단의 경우 처치의 영향을 받지 않는다고 생각하여 0으로 코딩할 수 있으나 처치집단과 같이 1로 코딩해야 합니다. 아래의 예제를 보시면 처치 전인 2014년은 0, 처치 후인 2016년은 1로 코딩된 것을 확인할 수 있습니다. 그리고 a, b, c는 통제집단, d, e, f는 처치집단이며 각각 0, 1로 코딩하였습니다. 

 

DID의 기본 수식은 다음과 같으며 개입 여부, 처치/통제집단 여부, 상호작용항 회귀계수를 추정해야함을 보여줍니다. 이를 위하여 PROC GLM 을 이용할 수 있습니다.

 

Y=b0+b1 처치/통제 + b2 개입 + b3 처치/통제 * 개입 + b4 통제변수 + e

PROC GLM DATA=AAA ;
	CLASS GROUP TREATMENT;
	MODEL OUTCOME=TREATMENT|GROUP/SOLUTION;
RUN;

PROC GLM 프로시저에 대한 설명은 아래의 포스팅에 자세히 되어 있으니 참고하시면 됩니다.

[SAS] 선형회귀분석 (feat. PROC GLM)

반응형

분석결과는 모형정보와 회귀계수를 중심으로 살펴보시면 되고 우선 모형부터 유의미하지 않기 때문에 이중차분법으로 정책효과를 추정하는 것이 어려움을 알 수 있습니다.

이중차분법 분석의 경우 시각화가 중요합니다. PROC GLM을 사용하여 분석하면 아래와 같이 통제집단과 처치집단의 정책 개입 전후의 정책효과 변화를 시각화해준다는 장점이 있습니다.

이상으로 SAS 프로그램을 활용하여 이중차분법을 하는 방법을 살펴보았습니다. 다음 포스팅에서는 이중차분법으로 논문을 작성하는 경우 포함되어야 하는 내용과 코드를 살펴보겠습니다.

 

궁금하신 점은 언제든 댓글로 담겨주세요:)

감사합니다!

☆ 제 코드는 정답이 아니며 틀린 부분이 있을 수 있으니 주의하여 활용하시기 바랍니다.