如何利用连老师SFA2tier命令估计A对B影响的净效应？

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卢洪友、连玉君等《中国医疗服务市场中的信息不对称程度测算》利用SFA2tier命令估计了信息因素（医生、患者）对医疗服务价格的双重影响，相应的命令如下：
SFA2tier lnprice lnage symp urban sex married education, search     
原文中提到lnage symp urban sex married education均是控制变量，那是如何体现信息因素的作用的？没有信息因素相关的变量啊？
我正在写一篇论文，需要估计A对B影响的净效应，不知道应该如何在SFA2tier命令中体现A的作用。
help SFA2tier后提示如图（附件），是要把A放进sigmau(A) sigmaw(A)吗？求助连老师和各位前辈高手，万分感谢！

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关键词：Tier 连老师 SFA noconstant Education

直接回归

经济学szy 发表于 2021-8-29 16:12
直接回归

请问是不用放进sigmau() ，直接和其他控制变量放在一块回归吗？

请问如何安装的SFA2tier?y有安装包？可以分享一下？

请问楼主有SFA2tier命令包吗~

您好，我是想做出X对Y的效应可以分解成正向和负向效应，Z为控制变量，那我应该用SFA2tier Y Z , sigmau( X ) sigmaw( X ) 这条命令吗？

《中国医疗服务市场中的信息不对称程度测算》一文中使用SFA2tier命令估计了医生、患者的信息因素对医疗服务价格的双重影响。在这篇文章中，信息因素的影响并没有直接通过一个单独变量来体现，而是将这些因素包含在模型的结构之中。

具体来说，在SFA2tier命令中，`search`选项用来指定模型中的随机效应来自效率源（efficiency source）还是非效率源（inefficiency source）。文章中的`lnage symp urban sex married education`是控制变量，它们是用来控制其他可能影响医疗服务价格的固定因素。而医生、患者的信息不对称被视为效率或非效率源，这在SFA2tier命令中通过模型结构和假设来体现。

对于你的论文，如果你想估计A对B的影响净效应，并使用SFA2tier命令，你可以将A作为解释变量加入到你的命令中。例如：

```
sfa2tier B A lnage symp urban sex married education, search
```

这里，`A`就是你想要估计其对`B`影响的变量。SFA2tier模型能够分离出随机效应（可能由信息不对称引起）和固定效应部分，从而更准确地估计A对B的影响净效应。

需要注意的是，在使用SFA2tier命令时，要确保你的数据满足该模型的基本假设，比如误差项的分布等。此外，你还需要确定`search`选项是否适合你的研究问题，以及如何正确解释模型结果中的效率和非效率源部分。

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