具有国家-行业-时间变量的固定效应模型

Question

我正在研究国家和行业因素的影响(例如：GDP，进口，出口)对工资差异的影响。我收集了5年来75个国家、19个行业的行业数据，并试图使用固定效应模型进行分析。

我想知道如何使用R将数据集识别为各个国家和时间的面板数据。我了解到以下代码将用于Stata。R也有类似的代码吗？

egen country_industry = group(country industry)
xtset country_industry time

我尝试在R中使用以下代码，但它不起作用：

library(plm)
panel8 =pdata.frame(sampledata7_industry, index=c("id","industry","year"))

错误码如下：

> library(plm)
> panel8 =pdata.frame(sampledata7_industry, index=c("id","industry","year"))
Warning message:
In pdata.frame(sampledata7_industry, index = c("id", "industry",  :
  duplicate couples (id-time) in resulting pdata.frame
 to find out which, use, e.g., table(index(your_pdataframe), useNA = "ifany")

我的数据的前几行如下：sampledata7_industry

我应该重新编号ID以结合国家和行业吗？其中一个想法如下：

Re-numbering of sampledata7_industry

Answer 1

我认为问题在于，在Stata中，您的分组变量是国家-行业，而在R中，您试图对两个变量进行分组，国家和行业。根据pdata.frame的文档：

参数指示面板的尺寸。它可以是：

·包含个人名称和时间索引的两个字符串的向量

因此，如果您像在Stata中那样将'id‘和’行业‘组合为一个变量，那么它应该会起作用。