在进行时间序列或面板数据分析时,“双固定”通常是指固定效应模型中的两个层次的固定效应。这里的“county(县)”和“year(年)”就是指在分析中同时考虑了县级别的固定效应和年度级别的固定效应,以控制这些层面不可观测但时间不变或者跨单位变化的因素。
当文章提到第二步加入provincial trends时,这实际上是在模型中引入省级层面的时间趋势。这是因为在中国的行政架构下,省份通常拥有较大的自主权,可能会有自己独特的发展政策、经济环境等,这些因素可能会影响下属县份的数据。通过加入省级时间趋势(可以理解为province-year固定效应),研究者试图控制由于省级别的变化带来的影响。
第三步中提到“county+province by year”,这实际上是在前两步的基础上进一步细化了模型的控制变量。这里的“province by year”可以被理解为省份和年份的交互项,即在考虑县级别固定效应的同时,还加入了省级与年度的组合效应。这样做是为了更精确地捕捉到省级层面随时间变化的影响,并且这些影响可能在不同的县份中表现不同。
总之,从单纯的“county+year”双固定模型,逐步加入provincial trends和province-year交互项,研究者试图通过逐步增加控制变量来提高分析的准确性和解释力。这样的步骤通常是为了更细致地分离出感兴趣的因果关系,排除掉可能的干扰因素。
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