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citekey: Roth2023
priority: nucleo
units: [U6]
type: article
venue: Journal of Econometrics
year: 2023
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# Roth, Sant'Anna, Bilinski & Poe 2023 — What's Trending in Difference-in-Differences? A Synthesis

**Cita.** Roth, J., Sant'Anna, P. H. C., Bilinski, A., & Poe, J. (2023). What's trending in difference-in-differences? A synthesis of the recent econometrics literature. *Journal of Econometrics*, 235(2), 2218–2244. DOI: 10.1016/j.jeconom.2023.03.008.

**Citekey Quarto:** `[@Roth2023]`

## Tesis central

El estimador "Two-Way Fixed Effects" (TWFE), que dominó la literatura DiD por dos décadas, está **roto cuando hay heterogeneidad de efectos del tratamiento y/o tratamiento escalonado** (staggered adoption). En vez de eso, los autores —que incluyen a Pedro Sant'Anna, co-autor del estimador Callaway-Sant'Anna— proponen un **árbol de decisión** para que un investigador aplicado sepa qué estimador moderno usar según el diseño de su data: Callaway-Sant'Anna (CS), de Chaisemartin-D'Haultfoeuille (CDH), Borusyak-Jaravel-Spiess (BJS), o el clásico TWFE solo en casos puntuales.

## Aporte por unidad del curso

- **U6 (Métodos):** Es **la síntesis pedagógica** de la "DiD revolution" 2018-2023. Resuelve el caos de literatura nueva con una guía de decisiones prácticas.

## Metodología / diseño

**Paper de revisión metodológica + framework práctico**, no investigación primaria. Cobertura: 50+ papers de métodos DiD modernos. Estructura:

1. Diagnóstico del problema TWFE (sec. 2).
2. Taxonomía de estimadores nuevos (sec. 3-5).
3. Recomendaciones de diseño + diagnósticos (sec. 6).
4. Software disponible (sec. 7).

## Hallazgos clave (citables para slide)

**El diagnóstico TWFE (Goodman-Bacon 2021):**

- Con tratamiento escalonado y efectos heterogéneos, el coeficiente TWFE es un **promedio ponderado de comparaciones 2×2** donde algunos pesos son **negativos** — puede dar el signo equivocado.

**Los estimadores modernos y cuándo usar cada uno:**

| Estimador | Cuándo usar | Software |
|---|---|---|
| **TWFE clásico** | Tratamiento simultáneo + efectos homogéneos | `lm()`, `feols()` |
| **Callaway-Sant'Anna** | Staggered adoption, controles agnósticos | `did` (R), `csdid` (Stata) |
| **de Chaisemartin-D'Haultfœuille** | Tratamientos múltiples, dinámicos | `did_multiplegt` |
| **Borusyak-Jaravel-Spiess** | Imputación, estimación eficiente | `did_imputation` |
| **Sun-Abraham** | Variación cohortes-evento | `eventstudyinteract` |

**Tres principios prácticos:**

1. **Diagnostique antes de estimar.** Goodman-Bacon decomposition para ver si TWFE es razonable.
2. **Reporte estimadores múltiples.** No es uno-vs-otro; mostrar 2-3 como robustez es estándar.
3. **Pre-tendencias parallel ≠ identificación.** Cumplir parallel trends pre-tratamiento no garantiza que se mantengan post.

## Citas textuales destacadas

> "Researchers should explicitly state the target estimand they are interested in… and choose an estimator that is robust to treatment-effect heterogeneity in their setting."

> "There is no longer an excuse for using a TWFE specification by default. The newer estimators are easy to implement, well-documented, and freely available."

## Conexiones con otras lecturas del bib

- **Diagnóstico TWFE:** `[@GoodmanBacon2021]` — el paper que abrió la crisis.
- **Estimador CS:** `[@CallawaySantAnna2021]` — paper técnico del estimador.
- **Estimador CDH:** `[@deChaisemartin2020]` — AER, alternativa CDH.
- **Texto integrador para estudiantes:** `[@Cunningham2021]`, `[@HuntingtonKlein2022]` — textbooks que integran todo esto.
- **Frontera 2025:** `[@LudwigMullainathanRambachan2025]` — econometría de outputs LLM, próxima frontera.

## Limitaciones y críticas

- **Asume buen panel data.** Los estimadores modernos requieren paneles balanceados o casi-balanceados. Tesis con paneles cortos / desbalanceados tienen menos opciones.
- **Decisión sigue siendo del investigador.** El paper recomienda múltiples estimadores; el árbol de decisión sigue dependiendo de juicio sobre el DGP.
- **Escrito para econometrists.** Para estudiantes de maestría sin Mostly Harmless, leer Cunningham 2021 capítulo 9 antes ayuda mucho.

## Pregunta detonadora para clase

> Si su tesis usa DiD con políticas implementadas en años distintos por entidad, ¿cuál es la **primera diagnóstico** que harían **antes** de correr la regresión TWFE? ¿Qué les diría que pueden seguir con TWFE o deben cambiar a CS?

## Slide de aterrizaje sugerido

- **Título:** "DiD post-2021: ya no es 'TWFE por default'"
- **Visual:** flowchart de decisión (¿staggered? → ¿efectos heterogéneos? → estimador recomendado).
- **Bullet de cierre:** *"Tres estimadores modernos. Elige uno por diseño, repórtalos todos por robustez."*

## Lectura mínima si el tiempo es escaso

- Sección 6 (recommendations for applied work): 4 páginas — lo más útil.
- Tabla de software (sec. 7): 1 página.
- Total: 5 páginas con la información operativa esencial.