esttab输出行业+地区+省份+年份虚拟变量Yes No 控制 是/否+++面板个体、时间、双固定结果输出命令汇总

stata结果输出：esttab输出行业+地区+省份+年份虚拟变量Yes No 控制 是/否++面板个体固定、时间固定、双固定结果输出命令汇总

---

1、输出时间固定效应/地区固定效应/行业固定效应/个体固定效应  Yse /No

use 数据.dta,clear

qui reg lntfp tt i.year i.area i.ind if so2==1,cluster(area)
est store m1

qui reg lntfp tt zcsy lf age owner sczy lnaj lnlabor lnzlb i.year i.area i.ind if ///
so2==1,cluster(area)
est store m2

qui xtreg lntfp tt i.year i.company if so2==1,cluster(area)
est store m3

qui xtreg lntfp tt zcsy lf age owner sczy lnaj lnlabor lnzlb i.year i.company if  ///
so2==1,cluster(area)
est store m4

esttab m*, mtitle(m1 m2) b(%6.4f) se(%6.4f) nogap compress  ///
star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)  ///
r2(%6.4f) scalar(N) replace         ///
indicate("时间固定效应 =*.year"  "地区固定效应 =*.area"  "行业固定效应 =*.ind" "个体固定效应 =*.company")

结果为：

2、Stata面板个体固定、时间固定、双固定结果输出命令汇总

*# 结果输出汇总：
clear
set more off
use "E:\stata\data\FDI.dta", clear
xtset var1 year 

*1、个体固定效应模型
*#方法1
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe r
est store m1

*#方法2
reg  lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp i.var1, r  

*2、【时点】固定效应变截距模型
reg  lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp   i.year, r  
est store m2

*3、个体时间双固定效应模型代码为：
*#方法1
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp i.year,fe r
est store m3
*#方法2
reg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp  i.var1  i.year, r

esttab m1 m2 m3 ,  ///
 title("面板数据计量分析之结果输出")  replace  ///
 mtitles("个体" "时间"  "个体时间") ///
     b(%6.3f)  t(%6.3f)  ///
     star( * 0.10 ** 0.05 *** 0.01 )         ///
     addnotes("*** 1% ** 5% * 10%")  staraux r2 nogap compress

个体固定效应、时间固定、双固定效应模型操作结果为：

1、个体固定效应模型代码为：

#方法1
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe r
#方法2
reg  lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp  i.id, r        

结果为：

2、时间固定效应模型代码为：

【时点】固定效应变截距模型
reg  lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp   i.year, r  

3、个体时间双固定效应模型代码为：

#方法1
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp i.year,fe r

#方法2
reg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp  i.state  i.year, r

4、结果输出

. clear

. set more off

. use "E:\stata\data\FDI.dta", clear
. xtset var1 year
       panel variable:  var1 (strongly balanced)
        time variable:  year, 2005 to 2015
                delta:  1 unit


. *1、个体固定效应模型
. *#方法1
. xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe r

Fixed-effects (within) regression               Number of obs     =        341
Group variable: var1                            Number of groups  =         31

R-sq:                                           Obs per group:
     within  = 0.9154                                         min =         11
     between = 0.4268                                         avg =       11.0
     overall = 0.5069                                         max =         11

                                                F(6,30)           =     118.00
corr(u_i, Xb)  = 0.1189                         Prob > F          =     0.0000

                                  (Std. Err. adjusted for 31 clusters in var1)
------------------------------------------------------------------------------
             |               Robust
       lngdp |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       lnfdi |   .1620616    .066825     2.43   0.022     .0255868    .2985365
        lnie |   -.011579   .1955887    -0.06   0.953    -.4110244    .3878664
        lnex |   .1780455   .1565214     1.14   0.264    -.1416139    .4977049
        lnim |      .2169   .0619277     3.50   0.001     .0904269    .3433732
        lnci |   .2069592   .1360425     1.52   0.139    -.0708767    .4847951
        lngp |   .9621937   .1393597     6.90   0.000     .6775832    1.246804
       _cons |   -4.36752    1.03917    -4.20   0.000    -6.489789   -2.245252
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .76794087
     sigma_e |  .13909251
         rho |  .96823615   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------

. est store m1
. *2、【时点】固定效应变截距模型
. reg  lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp   i.year, r  

Linear regression                               Number of obs     =        341
                                                F(16, 324)        =     240.20
                                                Prob > F          =     0.0000
                                                R-squared         =     0.9044
                                                Root MSE          =     .34395

------------------------------------------------------------------------------
             |               Robust
       lngdp |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       lnfdi |  -.0950417   .0461325    -2.06   0.040    -.1857987   -.0042847
        lnie |   -.621826   .1563869    -3.98   0.000     -.929488   -.3141641
        lnex |   .5672768   .0998822     5.68   0.000     .3707772    .7637763
        lnim |    .336701   .0834118     4.04   0.000     .1726039    .5007981
        lnci |  -.2755211   .1139567    -2.42   0.016    -.4997095   -.0513327
        lngp |   -1.20302   .0771109   -15.60   0.000    -1.354721   -1.051318
             |
        year |
       2006  |   .1611404   .1017936     1.58   0.114    -.0391193    .3614002
       2007  |   .3659864   .0975256     3.75   0.000      .174123    .5578497
       2008  |   .6134635   .0978729     6.27   0.000      .420917      .80601
       2009  |   .9791186   .1005827     9.73   0.000      .781241    1.176996
       2010  |   1.080576   .1030606    10.48   0.000     .8778236    1.283329
       2011  |   1.266939   .1046316    12.11   0.000     1.061096    1.472782
       2012  |   1.419002   .1053182    13.47   0.000     1.211808    1.626195
       2013  |   1.511623   .1078047    14.02   0.000     1.299537    1.723708
       2014  |   1.561977   .1080786    14.45   0.000     1.349353    1.774602
       2015  |   1.765482    .111232    15.87   0.000     1.546653     1.98431
             |
       _cons |   14.22978   .7091521    20.07   0.000     12.83466     15.6249
------------------------------------------------------------------------------

. est store m2

. *3、个体时间双固定效应模型代码为：
. *#方法1
. xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp i.year,fe r

Fixed-effects (within) regression               Number of obs     =        341
Group variable: var1                            Number of groups  =         31

R-sq:                                           Obs per group:
     within  = 0.9853                                         min =         11
     between = 0.8468                                         avg =       11.0
     overall = 0.5721                                         max =         11

                                                F(16,30)          =     499.31
corr(u_i, Xb)  = 0.4050                         Prob > F          =     0.0000

                                  (Std. Err. adjusted for 31 clusters in var1)
------------------------------------------------------------------------------
             |               Robust
       lngdp |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       lnfdi |   .0152438   .0263219     0.58   0.567    -.0385126    .0690002
        lnie |  -.0592966    .075265    -0.79   0.437    -.2130083     .094415
        lnex |   .1103377   .0485864     2.27   0.030     .0111111    .2095643
        lnim |   .0481628   .0351848     1.37   0.181    -.0236941    .1200197
        lnci |    .150422   .0662466     2.27   0.031     .0151285    .2857156
        lngp |  -.1767717   .1011458    -1.75   0.091    -.3833391    .0297956
             |
        year |
       2006  |   .1302531   .0127947    10.18   0.000     .1041229    .1563833
       2007  |    .299032   .0263906    11.33   0.000     .2451352    .3529288
       2008  |   .4678728   .0425085    11.01   0.000     .3810588    .5546868
       2009  |   .5989009   .0529545    11.31   0.000     .4907533    .7070484
       2010  |   .7459874   .0635466    11.74   0.000     .6162079    .8757669
       2011  |   .9167391   .0757519    12.10   0.000     .7620331    1.071445
       2012  |   1.015613   .0830691    12.23   0.000     .8459637    1.185263
       2013  |   1.101845   .0862763    12.77   0.000     .9256458    1.278045
       2014  |   1.164955   .0878947    13.25   0.000     .9854505     1.34446
       2015  |   1.242972   .0892019    13.93   0.000     1.060797    1.425146
             |
       _cons |   8.426454   .8562074     9.84   0.000     6.677845    10.17506
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .78635225
     sigma_e |  .05896912
         rho |  .99440784   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------

. est store m3


. esttab m1 m2 m3 ,  ///
>  title("面板数据计量分析之结果输出")  replace  ///
>  mtitles("个体" "时间"  "个体时间") ///
>      b(%6.3f)  t(%6.3f)  ///
>      star( * 0.10 ** 0.05 *** 0.01 )         ///
>      addnotes("*** 1% ** 5% * 10%")  staraux r2 nogap compress

面板数据计量分析之结果输出
-------------------------------------------------
                 (1)          (2)          (3)   
              个体       时间    个体时间   
-------------------------------------------------
lnfdi          0.162       -0.095        0.015   
             (2.425)**   (-2.060)**    (0.579)   
lnie          -0.012       -0.622       -0.059   
            (-0.059)     (-3.976)***  (-0.788)   
lnex           0.178        0.567        0.110   
             (1.138)      (5.679)***   (2.271)** 
lnim           0.217        0.337        0.048   
             (3.502)***   (4.037)***   (1.369)   
lnci           0.207       -0.276        0.150   
             (1.521)     (-2.418)**    (2.271)** 
lngp           0.962       -1.203       -0.177   
             (6.904)*** (-15.601)***  (-1.748)*  
2005.year                   0.000        0.000   
                              (.)          (.)   
2006.year                   0.161        0.130   
                          (1.583)     (10.180)***
2007.year                   0.366        0.299   
                          (3.753)***  (11.331)***
2008.year                   0.613        0.468   
                          (6.268)***  (11.007)***
2009.year                   0.979        0.599   
                          (9.734)***  (11.310)***
2010.year                   1.081        0.746   
                         (10.485)***  (11.739)***
2011.year                   1.267        0.917   
                         (12.109)***  (12.102)***
2012.year                   1.419        1.016   
                         (13.473)***  (12.226)***
2013.year                   1.512        1.102   
                         (14.022)***  (12.771)***
2014.year                   1.562        1.165   
                         (14.452)***  (13.254)***
2015.year                   1.765        1.243   
                         (15.872)***  (13.934)***
_cons         -4.368       14.230        8.426   
            (-4.203)***  (20.066)***   (9.842)***
-------------------------------------------------
N                341          341          341   
R-sq           0.915        0.904        0.985   
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t statistics in parentheses
*** 1% ** 5% * 10%
* p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01