# Stata：非对称固定效应模型

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## 2. 案例分析

• `anti` ：反社会行为，测度指标为一有序分类变量，取值从 0 至 6。
• `self` ：自尊心，测度指标为一有序分类变量，取值从 6 至 24。
• `pov`   ：家庭贫困状况, 测度指标为一虚拟变量，取 1 代表家庭贫困，取 0 则反之。

``````*-下载数据，保存到当前工作路径下
. copy "https://statisticalhorizons.com/wp-content/uploads/nlsy.dta"  nlsy.dta, replace

. use "nlsy.dta", clear

*-数据概况

. des
Contains data from nlsy.dta
obs:           581
vars:            16
size:        12,782
----------------------------------------------------

variable name   variable label
----------------------------------------------------
momage          mother age at birth of child years
anti90          child antisocial behavior in 1990
anti92          child antisocial behavior in 1992
anti94          child antisocial behavior in 1994
gender          child's gender
childage        child age in 1990 years
hispanic        child race hispanic
black           child race black
momwork         mother employment status in 1990
married         mother married in 1990
self90          child self-esteem in 1990
self92          child self-esteem in 1992
self94          child self-esteem in 1994
pov90           family poverty status in 1990
pov92           family poverty status in 1992
pov94
----------------------------------------------------

*-变量的基本统计量
. sum  // 下面的结果是用 fsum 命令得到的
Variable |        N     Mean       SD      Min      Max
----------+---------------------------------------------
momage |      581    20.66     2.19    16.00    25.00
anti90 |      581     1.57     1.47     0.00     6.00
anti92 |      581     1.60     1.56     0.00     6.00
anti94 |      581     1.75     1.69     0.00     6.00
gender |      581     0.50     0.50     0.00     1.00
childage |      581     8.94     0.60     8.00    10.00
hispanic |      581     0.24     0.43     0.00     1.00
black |      581     0.36     0.48     0.00     1.00
momwork |      581     0.34     0.47     0.00     1.00
married |      581     0.24     0.42     0.00     1.00
self90 |      581    20.07     3.19     9.00    24.00
self92 |      581    20.36     3.53     6.00    24.00
self94 |      581    20.62     3.27     9.00    24.00
pov90 |      581     0.34     0.47     0.00     1.00
pov92 |      581     0.33     0.47     0.00     1.00
pov94 |      581     0.32     0.47     0.00     1.00

*-回归分析 I：对称固定效应模型

generate antidiff = anti92 - anti90
generate selfdiff = self92 - self90
generate  povdiff =  pov92 - pov90

regress antidiff selfdiff povdiff
``````

``````----------------------------------------------------
antidiff |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|
----------+-----------------------------------------
selfdiff |  -.0391292   .0136396    -2.87   0.004
povdiff |   .1969039   .1326352     1.48   0.138
_cons |   .0403031   .0533833     0.75   0.451
----------------------------------------------------
``````

• 正分量 ($\mathrm{\Delta }{X}^{+}$)： 如果 $\mathrm{\Delta }X>0$，则 $\mathrm{\Delta }{X}^{+}=\mathrm{\Delta }X$，否则为 $\mathrm{\Delta }{X}^{+}=0$
• 负分量 ($\mathrm{\Delta }{X}^{-}$)： 如果 $\mathrm{\Delta }X<0$，则 $\mathrm{\Delta }{X}^{-}=\mathrm{\Delta }X$，否则为 $\mathrm{\Delta }{X}^{-}=0$

``````generate selfpos =  selfdiff*(selfdiff>0)
generate selfneg = -selfdiff*(selfdiff<0)
generate  povpos =   povdiff*(povdiff>0)
generate  povneg =  -povdiff*(povdiff<0)
``````

``````regress antidiff selfpos selfneg  povpos povneg

---------------------------------------------------
antidiff |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|
---------+-----------------------------------------
selfpos |  -.0048386   .0251504    -0.19   0.848
selfneg |   .0743077    .025658     2.90   0.004
povpos |   .2502064   .2003789     1.25   0.212
povneg |   -.126328   .1923669    -0.66   0.512
_cons |  -.0749517    .086383    -0.87   0.386
---------------------------------------------------
``````

• 自尊心 `self` 每增加 1 个单位，反社会行为就会降低 0.005 个单位（不显着）；但自尊心下降 1 个单位会使反社会行为增加 0.074 个单位（非常显着）。因此，自尊心对反社会行为的影响是非对称的，其下降会产生很大影响，而自尊心的增长却几乎没有影响。请注意，原始估计值 -0.039 大约介于这两个估计值之间 (可以视为平均效果吗？)。

``````.   test selfpos = -selfneg

( 1)  selfpos + selfneg = 0

F(  1,   576) =    2.63
Prob > F =    0.1057

.   test povpos = -povneg

( 1)  povpos + povneg = 0

F(  1,   576) =    0.18
Prob > F =    0.6688
``````

## 4. 参考文献

• Allison, Paul D. Fixed effects regression models. Vol. 160. SAGE publications, 2009.
• Allison, Paul D. Fixed effects regression methods for longitudinal data using SAS. SAS Institute, 2005.
• York, Richard, and Ryan Light. “Directional asymmetry in sociological analyses.” Socius 3 (2017): 1-13.
• Allison P D . Asymmetric Fixed-effects Models for Panel Data[J]. Socius: Sociological Research for a Dynamic World, (2019)

## 5. 附：全文 dofiles

``````*-下载数据，保存到当前工作路径下
. copy "https://statisticalhorizons.com/wp-content/uploads/nlsy.dta"  nlsy.dta, replace

. use "nlsy.dta", clear

*-数据概况
. des

*-变量的基本统计量
. sum  // 下面的结果是用 fsum 命令得到的
. fsum

*-回归分析 I：对称固定效应模型
generate antidiff = anti92 - anti90
generate selfdiff = self92 - self90
generate  povdiff =  pov92 - pov90

regress antidiff selfdiff povdiff

*-回归分析 II：非对称 FE
generate selfpos =  selfdiff*(selfdiff>0)
generate selfneg = -selfdiff*(selfdiff<0)
generate  povpos =   povdiff*(povdiff>0)
generate  povneg =  -povdiff*(povdiff<0)

regress antidiff selfpos selfneg  povpos povneg

*-假设检验
test selfpos = -selfneg
test  povpos = -povneg
``````

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