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1. 简介

固定效应模型通过剔除不随时间变化的因素，即只考虑组内变换，来缓解遗漏变量偏误问题。但是，当某些个体只有一期数据时，他们的组内变化完全等于零，此时该如何处理呢？

本文将介绍由 Magazzini (2020) 提出的 xtfesing 命令。该命令是在 GMM 框架下构建的，允许在固定效应模型中使用一期数据样本，旨在提高估计效率。该命令的有效性依赖于同质性假设，即面板和单期 OLS 估计的偏差相同。

在使用过程中，我们可以使用 xtdes 命令统计  的样本占比。如果较高 (超过 5%)，我们可以考虑使用 xtfesing 命令做稳健性检验。该命令在应用中可提高大约 8%-9% 的估计效率。