Stata 中如何做个体、时间和双向固定效应
作者&投稿：村友 （若有异议请与网页底部的电邮联系）
固定效应模型的基本假设是，实验结果只比较每个自变量特定类别或类别间的差异及其与其他自变量特定类别或类别间的交互作用效果，而不想以此推论到同一自变量未包含在内的其他类别或类别。在面板数据中，个体不仅有组间（个体与个体之间）差距，还有组内（每个个体之间的）差距。固定效应就是消除不随时间变化的组间差距，只保留组内差距，从而得到更准确的关系。
时间固定效应（TE）可以解决不随个体变化但随着时间变化的遗漏变量问题，例如用来捕捉经济周期以及宏观经济变化。
个体固定效应（FE）用来捕捉不随时间变化的个体之间的差异，可以用来克服遗漏变量的问题，例如，不随时间变动的个体的特征变量：性别，或者一段时间内的工作、学校等特征变量。
双向固定效应即考虑了时间固定效应又考虑了个体固定效应。
2. 何时进行固定效应分析？
在采用面板数据时，一般来说，不可观测的异质性通常会对解释变量有影响，因此考虑个体不可观测异质性时要做固定效应。
例如，在探究政策实施效果分析时，通常要消除个体（政策实施对象）和时间（政策实施时间）差别带来的影响，就要考虑时间和个体的固定效应。政策实施效果分析中最常用的方法是多期-双重差分模型（DID），在公式中加时间和个体固定效应。
3. Stata中的代码为[3]
以下以多期DID模型为例：
*声明面板数据
xtset id year
*生成交互项
gen did = time*awarded
*正常DID模型
xtreg y treatmentgroup*PostTreament treatmentgroup PostTreament, r
*个体固定效应：
xtreg y treatmentgroup*PostTreament PostTreament,fe r
*时间固定效应：
xtreg y treatmentgroup*PostTreament i.year,r
*双向固定效应
xtreg y treatmentgroup*PostTreament i.year, fe r
Note：值得注意的是，考虑固定效应的模型中不需要加入处理组虚拟变量，因为模型中加入了个体固定效应，包含更多信息，是控制了个体层面不随时间变化的特征，而处理组虚拟变量是仅控制了组别层面不随时间变化的特征的两个变量，若二者同时加入会产生多重共线性（omitted）问题。同样的，模型中也不需要加入处理期虚拟变量，因为模型中加入了时间固定效应，包含更多的信息，是控制了每一期的时间效应，而处理期虚拟变量仅控制了处理期前后的时间效应，若二者同时加入会产生多重共线性问题[4]。
以上内容来源于科研过程中查阅资料和实践的总结，如有错误还请批评指正！
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