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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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