互助问答第27期：面板数据的stata设置问题
问题1：我的论文主题是FTA对东道国吸引外资的影响研究（FDI用的是两国之间的流量），因此，我的数据是三维的，也就是年份+东道国+母国（详细数据见图片---回归数据）。现在我想使用双固定效应模型（同时固定时间和个体），于是我就将（东道国+母国）进行编码，把其看成一个个国家组合，并且引入新的标量id，同时对其赋值（1、2、3.、、）。问题：在我进行回归时，使用xtset id year时出现乱码，请问老师该怎么解决呢？
答案1: 该错误提醒你，在设置面板过程中年份和个体并不是一一对应的，存在着个体对于多个年份的现象，即某年之内存在着个体重复的现象，这一问题的出现于你的设置个体方式有直接关系，你把（东道国+母国）最为整体来设置个体，将忽略两国的先后顺序，那么其中某一年内可能对应着多个个体，从而使得面板设置出现错误。修改方式两种：第一，建议将东道国与母国分开进行设置个体id1、id2，然后将两者字符相加新的id，将与年份一一对应，重新设置；第二，不需要设置面板，不要使用xtset命令，而选择reghdfe命令， reghdfe y x,absorb(个体 年份) vce(cluster 个体)，建议作者对reghdfe进行了解。当然，作者也可以使用duplicates drop id year, force将重复的个体予以删除，然后再进行设置就可以了。
答案2: 门限回归与断点回归的重要区别在于两种计量思想的差异。对于门限回归，其主要考虑到变量x对y的影响存在着非线性关系，以往的ols只是考虑到x对y的平均作用，而忽略了影响的异质性，基于此，门限回归更多地研究x在不同阶段对y作用的大小，同时门限回归还可考虑到x对y的影响是否还受到第三变量z的作用，是否随着z的变化x对y的作用也将发生改变，这些都是ols中所不能体现出来的。对于断点回归，该方法的提出更多地是针对因果推断的净效应，选择合适的分类变量来对样本进行分类，例如考察上大学是否会影响工资收入。对于这一命题的检验有很多方法，但断点的思路是比较500分（假如高考分数线为500分，以下是不能上大学的）左右人群的工资收入水平来说明上大学的影响，之所以选择500分左右的原因在于，断点假设在500分左右的人群在智商、能力等方面非常相似（有必要的检验）、不存在差异，故而工资差距完全来自于上大学，这便是断点回归的思想。以上的介绍就是这两种计量方法在思想出发点的不同，除此之外，具体操作检验等也都存在着差异，对于不再展开。
学术指导：张晓峒老师
本期解答人：Jie Xie 小大帝
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