在分析季度面板数据时,考虑年度的时间固定效应是有意义的,尤其是在你关心的是更宏观的趋势或政策影响时。年度时间固定效应能够捕捉到每年特定的影响因素,比如经济周期、政策变化等,这些因素可能不会随季度明显改变但会影响整个年度的数据。
然而,加入季度虚拟变量(i.quarter)是为了控制季节性效应,即一年中不同季度特有的模式(例如,一季度通常是消费高峰期)。如果你的分析目标是排除这种季节性的干扰,只专注于年度层面的趋势或变化,那么不包含季度固定效应而仅保留年度固定效应是可以接受的。
你提到在加入i.year后结果显著,这表明年度间存在差异,这些差异可能对你的研究问题有重要影响。当结果在考虑年度时间固定效应时变得显著,说明模型能够更好地解释变量间的联系,并且年度固定效应确实改进了模型的解释力和预测能力。
因此,在分析季度面板数据时选择是否包含季度固定效应,应该基于你具体的研究目标。如果关注的是季节性效应如何影响研究结果,那么应当同时考虑年份和季度的时间固定效应;如果你更关心的是排除季节性干扰后的年度趋势,则可以仅保留年度时间固定效应。在你的案例中,由于加入i.year后显著性的提升,可能表明年度固定效应是足够且合适的控制变量选择。
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