再顶一下下～望有人解答～感谢

有没有人可以帮忙解答一下。。。

并不是，如果加入dummy 的话，常数项是默认设置的alpha1，就是个体时不变效应，其他的alpha i 的系数是相对于常数项的变动。如果没有加入dummy，那么_cons就是个体时不变影响的平均值http://www.stata.com/support/faqs/statistics/intercept-in-fixed-effects-model/

在Stata中使用固定效应（FE）模型时，默认情况下确实会包含常数项。但是这里的“含常数项”和我们通常理解的线性回归模型中的常数项有所不同。

### 个体中心化与固定效应原理

你提到的课程内容是正确的，即个体固定效应模型的本质是对每个个体的数据进行中心化处理（减去该个体在时间跨度上的均值），从而消除不可观测的、随时间不变的个体特定影响。这一过程实际上等同于从模型中移除了一个常数项（或者说这个“常数项”被吸收进了个体固定效应当中）。

### Stata中的FE与常数项

在Stata里，当你使用`xtreg, fe`命令时，默认情况下软件会自动为每个个体估计一个固定效应。这些固定效应相当于各个个体自己的“特定常数”，它们已经包含了你提到的通过中心化处理来消除的影响。因此，尽管模型中显示有整体的常数项（即对所有观测值而言的平均影响），但这个常数项实际上是在控制了每个个体自身特性后剩余部分的均值。

### 纯粹的个体固定效应与时间固定效应

如果想要分析既包括个体固定效应又包括时间固定效应的模型，你可以在命令中加入`i.year`或类似的变量来代表时间维度的固定效应。但是，默认情况下Stata在进行FE估计时会处理掉每个个体的时间不变特性。

### 结论

- Stata中的FE模型默认包含了常数项，并非意味着“额外”的常数影响存在，而是表示所有观测值相对于它们各自中心化后的均值的位置。
- 如果你关心的是纯粹的个体固定效应而完全消除总体意义上的常数项，实际上通过Stata的标准命令很难直接达到这一目的。但是，你可以先自行进行数据的中心化处理（即减去每个个体的时间平均），然后使用普通最小二乘法（OLS）估计来实现类似的效果。

这种情况下，“含常数项”在FE模型中的理解要基于它已经隐含地调整了因个体特性而异的影响这一背景。希望这能帮助你更好地理解Stata中FE模型的工作原理！

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