为什么 ppmlhdfe 对于手动交互的变量给出不同的结果？

Question

我正在使用

ppmlhdfe

和两个虚拟变量以及它们之间的相互作用进行回归。其构造如下：

gen interaction = D1*D2 
ppmlhdfe y D1#D2 control i.year, vce(robust)
ppmlhdfe y D1 interaction D2 control i.year, vce(robust)

我进行此比较主要是为了查看结果是否相同，因为

esttab

输出和标记第一个版本的方式有点丑陋且令人困惑。然而，虽然第二个版本中 D1 和 D2 的系数与第一个版本中 D1 = 1、D2 = 0 和 D1 = 0、D2 = 1 的系数匹配，但交互作用项完全不同 - 符号错误、大小错误、显着性错误。在第一个版本中但在第二个版本中微不足道。第一个版本中明确输出的 D1 = 0、D2 = 0 上的系数由于共线性而被省略，所以我觉得结果应该是相同的。我已使用

reg

命令重新运行此命令，以确保这不是 ppml 问题，但同样的事情发生了。我还尝试添加虚拟变量和交互作为显式因子变量：

ppmlhdfe y i.D1 i.interaction i.D2 control i.year, vce(robust)

但结果并没有改变。

我发现了对类似问题的这个回答，但使用了手册和连续交互术语，这与我的情况有点不同。无论如何，我尝试应用它，生成第一个虚拟变量的两个级别并与另一个虚拟变量进行交互，如下所示：

tab D1, gen(d)
gen d1D2 = d1*D2
gen d2D2 = d2*D2
ppmlhdfe y D1 D2 d1D2 d2D2 control i.year, vce(robust)

但是发生的情况是，由于共线性，d2D2 被省略了——这并不奇怪——结果是相同的。有谁知道这是为什么吗？

EDIT1：最小可行示例-

sysuse auto.dta, clear
gen high_price = 0
replace high_price = 1 if price>6165
gen interaction = high_price*foreign 
ppmlhdfe trunk high_price interaction foreign headroom, vce(robust)
ppmlhdfe trunk high_price#foreign headroom, vce(robust)

EDIT2：请注意，我也回复了上面提到的 Stata 帖子，因为我在此处发帖后意识到那里可能有更多 Stata 特定的帮助。

Answer 1

我尝试遵循 Jeff Wooldridge 和 Carlo Lazzaro 收到的关于 Statalist 的建议

ppmlhdfe trunk high_price##foreign headroom, vce(robust)

和

ppmlhdfe trunk high_price c.high_price#c.foreign foreign headroom, vce(robust)

两者都产生与手动交互项相同的结果。仍然不确定单个 # 的情况如何，但我得出的结论是使用 ## 更好。

Answer 2

在这里，当您运行 i.D1#i.D2 时，对于 - 1.D1#0.D2、0.D1#1.D2 和 1 的每个组合，基数设置为 0.D1#0.D2。 D1#1.D2。因此，当您运行 i.D1#i.D2 时，您观察到的 1.D1#1.D2 效果实际上等于效果之和 - D1 + D2 + D1#D2。