关于xtgls命令的困惑（连老师请进）

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连老师，关于xtgls命令的使用困惑很久。在王志刚编的《面板数据模型及其在经济分析中的应用》中有一例题。过程简单来说是这样的，利用中国1994-2006年31各省的税收收入对GDP建立回归模型，分析税收的收入弹性。在固定、随机、混合之间种种检验之后，选择了固定效应模型。但经过进一步检验，发现固定效应模型中存在异方差、截面相关问题。文中提到，如果出现这些情况，得用广义最小二乘法去做或可行广义最小二乘法去做。例题中采用xtgls命令去做。
命令如下：xtgls lntax lngdp,panel(cor) cor(independent)
连老师，我的困惑在于：xtgls命令里不是没设个体效果吗，那上面这个例题的命令估计的还是固定效应模型吗？这是问题一。
                                进一步，王志刚书中这个例题的处理正确吗？这是问题二。也是我最困惑的问题。这样处理到底对不对？请您明确详细解答。谢谢！
                              
                                

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关键词：xtgls 连老师 Independent Dependent 广义最小二乘法 王志刚 中国 模型

连老师，您漏了额滴贴~烦请回复~

王老师的书里说的有一定的道理。
下面是我的理解希望能对你有所帮助。
在 FE 模型中，核心思想是把解释变量中不随时间变化的那些单独拿出来，也就是我们平时所谓的个体效应或固定效应部分，然后通过一阶差分或组内去心控制这个体效应的影响。
而在 RE 模型中，则是把随机干扰项分成两个部分，一部分不随时间变化，另一部分随时间变化，这也实现了控制个体之间异质性的目的，但切入点不同。
如果是采用 xtgls 命令，则它不会对解释变量进行分解（FE 的做法），也不会对干扰项进行分解（RE 的做法），而是通过设定干扰项的方差协方差矩阵来实现个体异质性的设定。这种设定包含了较为严格的假设条件。同时，要求你的数据是大 T 小 N 类型，并不实用。

总体而言，xtgls 对异质性的控制最为温柔，而 FE 的控制最为强势。

如果你检验发现同时存在异方差和序列相关，我建议可以采用 xtreg, fe vce(bootstrap, reps(1000)) ，即采用 bootstrap 获取标准误。

谢谢连老师，我好像明白了！