What do we get from two-way fixed effects regressions? Implications from numerical equivalence
双向固定效应回归估计了什么？数值等价关系的启示AI 解读 ↓
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双向固定效应回归估计了什么？数值等价关系的启示
- 研究问题
- 在非二元、非交错处理且含时变协变量时，双向固定效应系数如何汇总不同跨度的变化，其因果含义是什么？
- 方法与思路
- 作者利用双向固定效应与合并一阶差分回归的数值等价，将系数写成各跨度差分系数的加权平均并提出诊断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称双向固定效应的因果解释同时依赖所有跨度的共同趋势，而单个差分系数仅依赖对应跨度，并以最低工资示例。
- 阅读关注点
- 应核对权重构成、时变协变量的处理、各跨度共同趋势的精确定义，以及诊断程序可以检验哪些经验含义。
- 阅读边界
- 所给材料为在线优先版摘要，未提供权重和假设的完整形式；逐跨度诊断不能单凭摘要视为对因果假设的验证。
原文摘要
Summary This paper develops numerical and causal interpretations of two-way fixed effects (TWFE) regressions in settings with nonbinary, nonstaggered treatments and time-varying covariates. Using the equivalence between TWFE and pooled first-difference (FD) regressions, I express the TWFE coefficient as a weighted average of FD coefficients across all horizons, clarifying how short- and long-run changes contribute to the estimate. Causal interpretation of the TWFE coefficient relies on common trends assumptions at all horizons simultaneously, whereas each FD coefficient relies on the assumption only at its own horizon. This structure opens the identifying assumptions to empirical scrutiny: I propose diagnostic procedures that assess common trends horizon by horizon, and illustrate them by reexamining TWFE estimates of minimum wage effects on employment.