提供参考：feologit：固定效应有序Logit模型
https://www.lianxh.cn/news/f3467f72cfbf2.html   

你好，我刚刚也看了一下周广肃的那篇文章，我在想他们是不是用的probit y x control i.省份 i.year,vce(cl 区县)
这样的呀，因为如果用的xtprobit的话，我发现stata会报错，无法聚类到区县层面，因为在xtset的时候只能设置家庭和年份的面板。

固定效应和利用i.year 这样控制的控制是两个概念，固定效应他是对扰动项的前置约束条件。虽然i.year也叫控制年份，单并不代表 reg i.year 也是固定效应

你提出的Stata命令基本上是正确的，但需要一些解释和调整。让我们逐一解析你的问题。

### xtlogit与双向固定效应

1. **xtlogit与双向固定效应：**
   `xtlogit` 命令确实可以用来估计面板数据模型，但是它默认使用的是随机效应（RE）而不是固定效应（FE）。在你给出的命令中使用了 `fe` 选项，这实际上是 Stata 的 `xtreg` 命令用于线性模型时的选择。对于 `xtlogit` 来说，如果你想估计带有省份和年份固定效应的模型，通常的做法是在模型中直接包含这些虚拟变量，而不是通过命令选项指定。

### 加入省份与年份虚拟变量

2. **随机效应模型加入省份和年份虚拟变量：**
   在 `xtlogit` 的随机效应模型中确实可以加入省份（prov）和年份（year）的虚拟变量。这样做实际上是在估计一个带有固定效应成分的混合模型，其中省份和年份的效果被当作是固定的。

你的命令：
```stata
xtset hhid year
xtlogit Y X Controls i.year i.prov, re vce(robust)
```
这个命令在随机效应设置下同时包含了年份和省份的固定效应，并请求了稳健标准误。这在技术上是没有问题的，但是你需要注意的是，当你加入这些虚拟变量时，Stata 不再认为这是一个纯随机效应模型（尽管你使用了 `re` 选项）。实际上，模型中包含的所有虚拟变量都将被视为有固定参数。

### 总结

- 对于双向固定效应，在二元回归面板数据中直接在模型内加省份和年份的虚拟变量是更常见的方式。
- 加入省份和年份虚拟变量并使用随机效应估计同时考虑到个体异质性和时间变化，这在你的研究场景下是可以接受且通常的做法。

总之，你的命令结构上正确，但理论理解和解释时需要注意这些细微差别。

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