如果加了time fixed effect就不应该再加时间趋势项，这和firm fixed effect类似，再firm fixed effect里面不能加不随时间变化的变量，在time fixed effect里面不能加不随firm变化的变量，应为fe等价于dummy variable least square,同时加time fe和time trend在model估计上实际是time dummy和time trend之间会产生完全共线性。换言之，time trend(t)已经完全被time fixed effect吸收(absorb)掉了，所以不必再加。
重新看了一下楼主问题，楼主的时间趋势是city*time，所以只加time fe不会有共线性，但是楼主似乎加的是双向固定效应，所以再加city*time时还是要慎重，判断下这个是否被你的双向孤独效应已经吸收了。

可不可以请问一下在双重差分中如果不用时间趋势控制他的平行趋势，还有什么方法可以验证他的平行趋势吗?

恩，城市和时间变量用0和1表示的吗

你好，我也在思考这个问题，能把你看到同时使用时间趋势和时间固定效应的文献给一下吗，谢谢！

我也木有注意这方面的文献，是导师提供的方法

您好 请问您的问题解决了吗？ 我也是想要在双重差分方法中检验平行趋势 急求！感谢！

我换了样本时间固定效应和时间趋势都加进去了

如何在stata中实现时间趋势项？

请问这楼有大神明白怎么加入时间趋势项了嘛？ 我也需要加入地区—年份固定效应，来排除随时间变化的地区特征
中英文都有看到文献，时间趋势项和时间固定效应同时有。  有交流的同学可加q 531502231

那什么情况下控制时间趋势，什么情况下需要控制时间固定效应呢，最近做一个控制事件固定效应和时间趋势的结果相反

在计量经济学中，“时间固定效应”通常指在面板数据模型中控制每年不变的因素对结果的影响，它通过在模型中加入年度虚拟变量来实现。而“时间趋势项”则假设存在一个随时间线性变化的潜在影响因素，这种因子可能会影响所有观察单位。

在模型中同时包含时间固定效应和时间趋势项并不矛盾。实际上，在某些情况下这样操作是有必要的：

1. **控制不可观测的时间不变异质性**：时间固定效应可以捕捉到那些随着年份改变但对所有研究对象有相同影响的因素，比如全国性的政策变化、经济周期等。

2. **分离出线性随时间变化的影响**：时间趋势项可以帮助识别和衡量那些随时间以稳定速率增加或减少的效果。例如，在评估一项政策效果时，可能需要控制住经济发展水平的自然增长对结果的影响。

3. **增强模型解释力**：通过同时包含这两类变量，可以更准确地分离出政策影响和其他时间相关的因素，提高估计精度和模型的有效性。

你提到的时间趋势项“城市变量*时间变量”，这实际上是一种交互效应（interaction effect），意味着政策效果可能随时间的变化而变化，并且这种变化在不同城市中有所不同。如果研究问题是关于政策效果的动态演变及其地域差异，那么这种方法是合适的。

总结来说，在评估某项政策的效果时，加入时间趋势项并不与使用时间固定效应相矛盾，两者可以并用以增强模型的解释力和精确度。

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