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| 文件名: Li(2018).pdf | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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在我主要的参考文献 Bingjing Li (2018)里, 其回归模型是类似于:
[LaTex]\Delta y_{it}= \alpha_{1}\Delta x_{it}+\alpha_{2}\Delta z_{it}+\phi_{pt}+\epsilon_{it}[/LaTex],其中 [LaTex]\Delta y_{it}[/LaTex] 和[LaTex]\Delta x_{it}[/LaTex] 分别表示为变量 y ,x 和 z 在城市 i 在t-1 和 t 时期 的变化量, [LaTex]\phi_{pt}[/LaTex] 表示 省份 p在t 时期 的dummy variable (p是城市 i 所在的省份), [LaTex]\epsilon_{it}[/LaTex] 是误差项。其所用的stata指令为
由上表中可看出,由于城市1301和1302同属于省份13,所以它们的province_t取值在1990,2000和2005的取值分别为7,8和9。而同属于省份14的城市1401和1402这两个城市的province_t 取值也遵循同样的逻辑。(附件中也包括 Bingjing Li (2018) 在JIE的论文及其原始数据,代码,有兴趣的朋友也可下载查阅。) 我的回归模型为:[LaTex]\Delta y_{it}=\alpha_{1}\Delta x_{it}+\phi_{pt}+\epsilon_{it}[/LaTex],我把样本区间2000-2006年分为2000-2004和2004-2006两部分,参考Bingjing Li (2018)的论文想使用的指令是
在我的数据中,由于城市的样本区间不同,我不知道province_t的取值应该取多少。以上表中城市1401和1402为例:1401的样本区间为2000-2006,被分为2000-2004和2004-2006两部分,而1402的样本区间为2002-2006,被分为2002-2004和2004-2006两部,此时1401和1402的province_t应该如何取值了? 之前看连老师的帖子,areg和xtreg的原理是相通,得到的结果也是一样的,所以使用xtreg的话关键也是province_t的取值设定。 |
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