文章及代码来源：中国工业经济《税收征管数字化与企业内部薪酬差距》

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随机抽取对照组和实验组

随机设定政策时点

先po完整代码

*随机抽取对照组和控制组forvalue i=1/500{sysuse 数据1.dta, clear g obs_id= _n //初始样本序号gen random_digit= runiform() //生成随机数sort random_digit//按新生成的随机数排序g random_id= _n//产生随机序号preservekeep random_id gtp //保留虚拟的gtprename gtp random_gtprename random_id id //重命名为id，以备与其他变量合并（merge）label var id 原数据与虚拟处理变量的唯一匹配码save random_gtp, replacerestore drop random_digit random_id gtp //删除原来的gtprename obs_id id //重命名为id，以备与random_rd合并（merge）label var id 原数据与虚拟处理变量的唯一匹配码save rawdata, replace *- 合并，回归，提取系数use rawdata, clearmerge 1:1 id using random_gtp,nogenxtreg gap random_gtp size lev roa labor age cash indratio top1 soe olddep avgwage lnpgdp i.year i.ind i.prov,fe vce(cluster code) g _b_random_gtp= _b[random_gtp]//提取x的回归系数g _se_random_gtp= _se[random_gtp] //提取x的标准误gen pvalue=2*ttail(e(df_r), abs(_b[random_gtp]/_se[random_gtp]))keep _b_random_gtp _se_random_gtp pvalueduplicates drop _b_random_gtp, forcedrop if pvalue ==.save placebo`i', replace//把第i次placebo检验的系数和标准误存起来}*- 纵向合并500次的系数和标准误 use placebo1, clearforvalue i=2/500{append using placebo`i' //纵向合并500次回归的系数及标准误}rename_b_random_gtp coef1twoway (kdensity coef1,yaxis(1)) (scatter pvalue coef1, msymbol(smcircle_hollow) yaxis(2)mcolor(blue)), ///title(Placebo Test) ///xlabel(-0.13(0.05)0.06) ylabel(,axis(1) angle(0)) ylabel(0(1)5,axis(2)) ///xline(-0.1152, lwidth(vthin) lp(shortdash)) xtitle(估计系数) ///xline(0,lwidth(vthin) lp(shortdash)) ///yline(0.1,lwidth(vthin) lp(dash)) ytitle(p value) ///legend(label(1 'kdensity of estimates') label( 2 'p value')) ///plotregion(style(none)) ///无边框graphregion(color(white)) //白底*-删除临时文件forvalue i=1/500{eraseplacebo`i'.dta } *随机设定政策时点mat b = J(500,1,0)mat se = J(500,1,0)mat p = J(500,1,0)forvalues i = 1/500{use 数据1.dta, clearxtset code yearbsample 1, strata(province) //根据**id**分组，每组随机抽取一个年份keep yearsave matchyear.dta, replacemkmat year, matrix(sampleyear)use 数据1.dta, clearxtset code yeargen DID = 0foreach j of numlist 1/36 {replace DID = 1 if (province== `j' & year >= sampleyear[`j',1])}qui xtreg gap DID size lev roa labor age cash indratio top1 soe olddep avgwage lnpgdp i.year i.ind i.prov,fe vce(cluster code)mat b[`i',1] = _b[DID]mat se[`i',1] = _se[DID]scalar df_r = e(N) - e(df_m) -1mat p[`i',1] = 2*ttail(df_r,abs(_b[DID]/_se[DID]))}svmat b, names(coef)svmat se, names(se)svmat p, names(pvalue)drop if pvalue1 == .label var pvalue1 p值label var coef1 估计系数twoway (kdensity coef1,yaxis(1)) (scatter pvalue1 coef1, msymbol(smcircle_hollow) yaxis(2)mcolor(blue)), ///title(Placebo Test) ///xlabel(-0.2(0.05)0.2) ylabel(,axis(1) angle(0)) ylabel(0(1)5,axis(2)) ///xline(-0.1152, lwidth(vthin) lp(shortdash)) xtitle(估计系数) ///xline(0,lwidth(vthin) lp(shortdash)) ///yline(0.1,lwidth(vthin) lp(dash)) ytitle(p value) ///legend(label(1 'kdensity of estimates') label( 2 'p value')) ///plotregion(style(none)) ///无边框graphregion(color(white)) //白底

随机抽取对照组和实验组

接下来逐一解读：

forvalue表示循环

sysuse表示使用xx数据，和use区别参考stata中 sysuse和use区别 – 知乎

简单来说use调用数据时，需要加上路径，而sysuse不用。

 g obs_id= _n //初始样本序号

表示生成序号，按照列表依次递增，如图：

gen random_digit= runiform() //生成随机数

每一列随机生成，如图

sort random_digit//按新生成的随机数排序

结果如图：

 g random_id= _n//产生随机序号

 preservekeep random_id gtp //保留虚拟的gtprename gtp random_gtprename random_id id //重命名为id，以备与其他变量合并（merge）label var id 原数据与虚拟处理变量的唯一匹配码save random_gtp, replacerestore

preserve……restore

详细可参考：preserve restore——stata的起死回生之术

preserve 命令可以把之前的内容保存在一个临时内存空间中，这样保存的文件，无论 preserve 以后我们对文件进行什么操作，都可以随时通过restore将preserve命令之前的文件恢复到内存中，继续使用。

keep random_id gtp //保留虚拟的gtp

keep表示保留变量

merge 1:1 id using random_gtp,nogen

merge1:1(merge1：m或merge m:1或merge m:n) 变量 using 数据集2

如果两个数据中的某变量的数据都是唯一的，则用1:1,；

如果数据1中某变量的数据有多个，而数据2中某变量的数据是唯一的，则用merge m:1；

如果数据1中某变量的数据是唯一的，而数据2中某变量的数据有多个，则用merge 1:m；

如果数据1和2中某变量的数据均有多个，则用merge m:n

nogen的含义就是不生成 _merge这个变量

twoway (kdensity coef1,yaxis(1)) (scatter pvalue coef1, msymbol(smcircle_hollow) yaxis(2)mcolor(blue)), ///title("安慰剂检验") ///xlabel(-0.13(0.05)0.06) ylabel(,axis(1) angle(0)) ylabel(0(1)5,axis(2)) ///xline(-0.1152, lwidth(vthin) lp(shortdash)) xtitle(估计系数) ///xline(0,lwidth(vthin) lp(shortdash)) ///yline(0.1,lwidth(vthin) lp(dash)) ytitle(估计系数密度分布) ///legend(label(1 "核密度") label( 2 "P值")) ///plotregion(style(none)) ///无边框graphregion(color(white)) //白底

Kdensity命令是对变量未知密度函数分布时的一种估计，不是一种标准的密度分布函数（比如t分布、正态分布）

msymbol()调整标记符号的形状。msymbol(S)中的S是square的缩写，表示方块。msymbol(t)对应的标记符号为小三角形；msymbol(sh)对应的标记符号为小的空心方块，括号的的h对应hollow，表示空心的意思；msymbol(X)对应的标记符号为大的叉号；msymbol(+)对应的标记符号为十字号；msymbol(p)对应的标记符号为小点。

随机设定政策时点

mat b = J(500,1,0)//系数矩阵mat se = J(500,1,0)//标准误矩阵mat p = J(500,1,0)//P值矩阵

生成备用矩阵

使用mat list b可以查看矩阵，可以看出生成500行，一列，值为0的矩阵

bsample 1, strata(province)

这里首先将数据按照省份分组，然后在每个省份组内的 year 变量中随机抽取一个年份作为其政策时间

 bsample [exp] [if] [in] [, options]

其中，if代表条件语句，in代表范围语句，options代表其他选项。exp为表达式，用于指定抽取的样本个数。

需要说明的是，对于样本容量exp，如果进行简单分层抽样，就要求样本规模小于等于数据的观测值个数；如果进行分层抽样，exp就不能超过各层中的观测值个数；如果设定选项cluster()，exp就不能超过组的个数；如果同时设定选项cluster()和strata()，exp就不能超过各层内组的个数。

mkmat：将数值型变量中的观测值转变为矩阵

foreach j of numlist 3/30 {replace DID = 1 if (prov== `j' & year >= sampleyear[`j',1])}

foreach详细参考：foreach的五个小秘密