多期DID(Difference-in-Differences)模型并不强制要求同时加入时间固定效应和个体固定效应回归,这取决于你的研究问题、数据特性和假设。如果你认为个体之间存在不可观测的异质性,并且这种异质性在政策干预前后保持不变,那么添加个体固定效应是有意义的,它可以帮助控制这些个体特征。
然而,如果个体固定效应对结果产生重大影响,导致回归结果不显著或平行趋势检验失败,这可能意味着你的数据中存在强烈的个体效应。在这种情况下,需要仔细检查数据和模型设定,以确保你的DID假设(尤其是平行趋势)仍然成立。
如果你的主要关注点是时间维度的变化,并且认为个体间的差异对政策效果的影响不大,那么可以只加入时间固定效应。但是这样可能会忽略掉个体层面的某些重要信息。因此,在决定是否只使用时间固定效应时,你需要根据实际情况和理论背景权衡利弊。
总之,选择模型设定应基于你的研究目标和数据特性。如果在不加入个体固定效应的情况下,平行趋势检验通过且结果显著,那么可以考虑不加;但若结果不稳定,可能需要进一步探索问题所在,包括重新审视数据、模型设定或采用其他方法来处理潜在的混杂因素。
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