双向固定模型加year就不显着

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一句话先给结论：
“加了 year 就不显著”99% 不是模型错了，而是 year 固定效应把核心解释变量的 时间维度变异“洗掉”了。先按下面的思路做 3 分钟诊断，再决定是保留双固、改用单固还是换 GMM。

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① 3 分钟诊断流程

操作	命令(Stata)	看什么	典型结果与解读
(1) 看变异来源	xtsum x	组内/组间方差占比	若“组间”占比>80%，加 year 后显著性必掉
(2) 画时间趋势	twoway scatter y year, connect(L)	y 与 x 是否同涨同跌	若两条线几乎平行 → year 吸收了共同趋势
(3) VIF 检查	estat vif	最大 VIF	>10 说明 year 与 x 高度共线，需降维

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② 四条解决路径（按优先级）

方案	适用情景	代码模板	论文写法
A. 保留双固，承认经济解释	理论上 year 必须控制（如政策冲击逐年不同）	xtreg y x i.year, fe cluster(id)	“表3(2)显示，在控制年度不可观测冲击后，x 系数不再显著，表明该效应主要由跨年度差异驱动。”
B. 改用 单固（仅个体）	经济逻辑：时间冲击对 y 影响极小	xtreg y x, fe cluster(id)	“Hausman 检验支持个体固定效应，而 LR 联合年度系数不显著 (p=0.21)，故采用单固模型。”
C. 年度聚类而非年度虚拟	样本年份多，虚拟变量耗自由度	reghdfe y x, absorb(id) vce(cluster year)	“为节约自由度，采用年度聚类稳健标准误替代年度哑元。”
D. 动态 GMM	怀疑 x 滞后项或反向因果	xtabond2 y L.y x, gmm(L.y) iv(x) two	“Arellano-Bond AR(2) p=0.41，接受无自相关，GMM 结果保持显著。”

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③ 2 行代码快速判断能否删 year

stata

quietly xtreg y x i.year, fe

testparm i.year           // joint test year dummies

p>0.1 → year 联合不显著，可删掉转单固。

p<0.1 → 保留 year，接受解释力被稀释的结果。

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④ 一句话写进论文

“当双向固定效应模型纳入年度虚拟变量后，核心解释变量的系数不再显著（β=0.03，p=0.21），联合年度系数检验表明年度冲击显著（p<0.01），提示该效应主要由跨年度宏观因素驱动，而非纯粹个体层面机制。”

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关键词：year ear Arellano Cluster hausman