时间固定效应和时间趋势项的区别, 可以同时加？
凡是搞计量经济的，都关注这个号了
邮箱：econometrics666@126.com
前一日，咱们圈子引荐了“实证研究中用到的200篇文章, 社科学者常备toolkit”，各位学者甚至要求将文章发送其邮箱进行深度学习。不少高校院长甚至校长也要求门下的研究生有选择性地阅读相关文章，为日后更为严谨规范的实证计量分析打下坚实的基础。
今天，咱们小组引荐时间固定效应和时间趋势项相关说明。由@石头哥 为我们作答。
时间虚拟变量，对于给定的年份等于1，对于所有其他年份等于0。它允许控制特定时间的固定效应，即冲击仅限于给定的时间段，并且不受其他变量影响。通常，应包括T-1个时间虚拟变量（因为T是数据集的时间维度），但如果对固定时间影响的发生位置（例如战争年代）有较深的了解，则可以对其进行限制。
时间趋势等于给定年份中的时间指数（如果样本包括2000-2010年，则时间趋势变量2000年为1，2001年为2等）。它允许控制因变量的外生性增加，而其他变量未对此进行解释。只要有扎实的理论解释，就可以同时包含两种类型的变量。
在DID模型中，时间趋势项是控制个体或者组别中存在的时间趋势，比如在研究某个政策对经济增长的影响时，若处理组本身经济增长的更快，就会和控制组的趋势存在差异，此时需要控制时间趋势项。
而时间固定效应是控制不随个体而变但随时间而变的特征(panel invariance)，比如个体为省的时候，时间固定效应就是控制全国层面的一些外部冲击，比如08年经济危机的冲击，若个体为市的时候，时间固定效应就是控制全省层面的一些外部冲击，比如08年四川汶川大地震。
在计量回归的时候，分别用i.year与c.year表示，比如，xtreg y x i.year, fe（加入时间固定效应）和xtreg y x year, fe（加入时间趋势项），若同时加入则为xtreg y x i.year year, fe（加入时间固定效应和时间趋势项）。
0.省份/行业固定效应与年份固定效应的交乘项固定效应；1.渐进DID专治各种渐进性政策的良药；2.广义DID方法运用得非常经典的JHE文献；3.DID的平行趋势假定检验程序；4.广义DID,DID最大法宝；5.逐年匹配的PSM-DID操作策略；6.加权DID,IPW-DID实证程序百科全书式的宝典；7.PSM-DID,DID实证完整程序百科全书式的宝典；8.DID的经典文献"强制许可"论文数据和do程序；9.分位数DID,PSMDID,政策前协变量平衡性检验；10.关于DID的所有解读,资料,程序,数据,文献和各种变形；11.PSM-DID,机制分析和DID稳健性检验的实证策略；12.DID运用经典文献，强制性许可；13.二重差分法深度分析（DID），三重差分兼论；14.DID思路和操作，一篇相关实证文献；15.比DID更加灵活的DDID政策效应评估方法；16.二重差分法分析（DID）；17.多期双重差分法,政策实施时间不同的处理方法；18.多期三重差分法和双重差分法的操作指南；19.三重差分法运行和示例；20.双重固定效应因果推断经典文献
之前，咱们圈子引荐过一些数据库，如下：1.这40个微观数据库够你博士毕业了；2.中国工业企业数据库匹配160大步骤的完整程序和相应数据；3.中国省/地级市夜间灯光数据；4.1997-2014中国市场化指数权威版本；5.1998-2016年中国地级市年均PM2.5；6.计量经济圈经济社会等数据库合集；7.中国方言,官员, 行政审批和省长数据库开放；8.2005-2015中国分省分行业CO2数据；9.国际贸易研究中的数据演进与当代问题；10.经济学研究常用中国微观数据手册。
下面这些短链接文章属于合集，可以收藏起来阅读，不然以后都找不到了。
2年，计量经济圈公众号近1000篇文章，
Econometrics Circle
数据系列：空间矩阵 | 工企数据 | PM2.5 | 市场化指数 | CO2数据 | 夜间灯光 | 官员方言 | 微观数据 |
计量系列：匹配方法 | 内生性 | 工具变量 | DID | 面板数据 | 常用TOOL | 中介调节 | 时间序列 | RDD断点 | 合成控制 |
数据处理：Stata | R | Python | 缺失值 | CHIP/ CHNS/CHARLS/CFPS/CGSS等 |
干货系列：能源环境 | 效率研究 | 空间计量 | 国际经贸 | 计量软件 | 商科研究 | 机器学习 | SSCI | CSSCI | SSCI查询 |
计量经济圈组织了一个计量社群，有如下特征：热情互助最多、前沿趋势最多、社科资料最多、社科数据最多、科研牛人最多、海外名校最多。因此，建议积极进取和有强烈研习激情的中青年学者到社群交流探讨，始终坚信优秀是通过感染优秀而互相成就彼此的。