双向固定效应(TWFE)模型添加多个虚拟变量无系数结果如何解决

你遇到的不是「双向固定效应（TWFE）模型无法引入多个虚拟变量」的问题，是不随时间变化的虚拟变量被个体固定效应吸收了：
TWFE的within估计逻辑是先对每个个体的所有变量做组内去心，再对去心后的变量做回归。你提到的南北区域属性、沿海/滨湖属性都属于城市层面不随时间变化的特征，同一个城市的所有年份的这类变量取值完全一致，组内去心后数值全部为0，会和个体固定效应完全共线，因此被模型自动剔除，自然不会输出系数估计值。而人口统计类数值变量随年份动态变化，不会被固定效应吸收，因此可以正常输出结果。

分两种场景处理：

• 若核心目标是估计DID政策效应，区域/沿海属性仅为控制变量：不需要调整现有模型。这类变量的影响已经被个体固定效应完美控制，即使不显示系数，也已经起到了排除混杂的作用，不会影响DID系数的估计无偏性，直接报告现有DID估计结果即可。
• 若需要单独得到这些不变属性的系数估计值，可以选择三类调整方案：
  • 改用 Mundlak 估计法：在现有回归式中加入所有时变自变量的个体组内均值，既可以保留TWFE估计的一致性，也能输出不随时间变化的变量的系数。
  • 改用随机效应模型：需先通过豪斯曼检验，确认随机效应与固定效应的估计结果无系统性差异后方可使用，DID研究中该方案优先级较低。
  • 改用分层混合效应模型：将城市个体固定效应替换为随机截距项，即可估计不随时间变化的个体属性系数。

你贴出的代码中回归式为beds ~ DID + balneare，但实际输出的回归式为hotelbeds ~ DID + sea，可先确认变量名拼写是否正确，排除变量未正确引入模型的可能性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Saskia Görge