控制了省份效应后，控制变量里与省份相关的变量（例如各省人均gdp等）会被吸收吗

请将资料型态与回归说明一下。

数据为2003-2019年的省份面板数据，被解释变量为各省制造业资源错配指数，解释变量为各省制造业利用外资金额，控制变量为各省制造业ZF干预、创新投入、产业聚集、各省GDP以及交通基础设施。用固定效应模型
单独固定省份：reghdfe m fdi gov hhi3 rd lneco traff, absorb(no)
同时固定省份和时间reghdfe m fdi gov hhi3 rd lneco traff, absorb(no year)

这事正常情况，所以各省人均gdp不会被吸收 (自己试一下就知道了)。

好的 谢谢老师！

求助各路大神和老师！在做一个回归，被解释变量是企业历年微观财务指标，解释变量构造过程：开始是省级面板数据，然后根据企业所处的省份和对应的年份将省级面板数据匹配到各个企业，所以相当于最后回归都是企业层面的面板数据。这种情况下，可以采用双向固定效应模型嘛？可以加时间固定效应嘛？会有多重共线性问题嘛？

老师你好，我想请问一下我用面板数据做了一个全国的固定区域（比如东部西部中部）和年份的中介效应，然后分地区做中介效应的时候需要加上省份固定效应吗，可以不加吗，因为加了结果不太显著

基本建议是，模型前后尽量一致！

在使用固定效应回归（FE）模型已经控制了个体效应后，通常不需要再加入时间效应，因为固定效应本身已经涵盖了所有时间内的个体特征。然而，你提到的省份效应和时间效应有些相似，但并不完全相同。如果你担心省份之间存在特定的影响，可以考虑加入省份虚拟变量（哑变量）来控制这部分效应。

对于你的数据集，如果想进一步控制省份效应，可以在FE模型中包含省份的指示变量（i.province）。这将为每个省份创建一个虚拟变量，并将其纳入模型以消除省份间的不可观测异质性。但是要注意，这么做可能会增加多重共线性的风险，特别是当你已经有许多其他控制变量时。

为了避免或缓解多重共线性问题，可以考虑以下几点：
1. 检查数据中的相关性（例如，使用VIF值）来识别高度相关的变量，并考虑剔除一些不那么重要的变量。
2. 使用主成分分析（PCA）或因子分析来减少控制变量的数量。
3. 考虑使用随机效应回归（RE）模型，它在处理异方差性和相关性方面可能更灵活。

因此，你的FE模型可以写作：
`xtreg lnpwater__ind finance lngdp_ave lngdp_ave2 isc tech dec eer i.province, fe`

但在添加省份效应之前，请确保检查多重共线性，并根据结果调整模型。如果确实存在严重的问题，你可能需要重新考虑你的变量选择或采用不同的建模策略。

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