传统的面板数据模型仅仅考虑的是二维累加效应,也就是时间效应和个体效应的叠加,以揭示样本中不随个体变化的时间差异和不随时间变化的个体差异。白聚山老师(2009)在线性面板数据中引入了个体差异和时间差异的交互效应,借以反映共同因素对不同个体的效应差异。详见Bai, Jushan. Panel data models with interactive fixed effects. (2009) Econometrica.(链接:https://pan.baidu.com/s/1E8hu7MfsYFcbma5Se8pIbQ
提取码:yzsb)
顺便提一句,白聚山老师的主要贡献体现在对于微观计量经济学和理论计量经济学的改进上,同时也包括计量经济学与经济理论的结合上,他提出优化的时间序列计量经济学很有意义。
交互固定效应stata命令:regife
help regife
reghdfe -- Linear models with interactive fixed effects
Syntax
regife depvar [indepvars] [if] [in] [weight] , factors(idvar timevar, dimensionint) [options]
webuse nlswork,clear //导入数据
keep if id <= 100 //由于样本比较多,只使用id小于100的样本,提高运算速度
qui: xtreg ln_w tenure ,fe //只考虑地区固定效应
est store idfe
qui:xtreg ln_w tenure i.year,fe
//考虑时间和地区固定效应
est store idyearfe
qui: regife ln_w tenure, a(id year) f(id year, 1)
//考虑时间、地区固定和一维交互效应
est store idyearinterfe
esttab idfe idyearfe idyearinterfe ,drop(*.year) nogap //结果输入
从上述结果可以看出,考虑了固定效应越多,系数的值越来越小,显著性越来越小,说明tenure也受到时间、地区,以及时间和地区交互效应影响的。