收入差距分解过程中，如何处理各类虚拟变量和固定效应？

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在回归分解过程中，收入决定方程中有很多的虚拟变量用以控制一些固定效应，例如行业虚拟变量等等。但文献中，分解结果最终只汇报一个综合的行业哑变量对收入差距的影响，而不是每一个具体行业虚拟变量对收入差距的影响，例如陈钊等（2010）。那么，是如何得到这一样综合的系数的呢?
我使用Stata中的descogini命令对收入进行分解，样本中行业分为十大类，收入决定方程中设置九个虚拟变量，分解结果汇报了九个虚拟变量对收入不等的贡献。是把每个虚拟变量的分解系数加总吗？
还是在收入决定方程中需要对各个虚拟变量进行处理？

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关键词：虚拟变量 收入决定 收入差距 分解过程 固定效应 收入差距 收入不平等 基尼系数分解 固定效应 虚拟变量

期待大神们的解答！

再次期待大神们的解答！

同问。但我感觉就是将9个行业虚拟变量的贡献度加总，表明行业差异对收入差距的影响。还想问问楼主，你的样本量是多少呢？可以支持9个虚拟变量，我的总是提示内存不足

这篇论文中的处理方式是将哑变量合并，这我也没有看懂是什么意思。

赵剑治, 陆铭. 关系对农村收入差距的贡献及其地区差异——一项基于回归的分解分析[J]. 经济学(季刊), 2010, 9(1):363-390.
“由于我们使用的分解方法涉及许多轮的运算, 每增加一个变量, WIDER
开发的程序的运算量将呈几何级数增长 , 当变量超过 10 个时 , 由于运算量过
大 , 经常无法得到结果 。因此 , 为简化计算, 我们在最后分解时将根据回归
方程对含义相近的变量进行合并 :第一是将所有村庄的哑变量合并;第二是
将家庭特征中的家庭规模和人均劳动力人数合并;第三是将劳动力人均教育
年份和它的平方项合并作为教育因素 。这样做 , 能在不影响整个分解结果的
前提下得到主要变量对于收入差距的贡献”

请问这个怎么操作呢～～～