Я оцениваю гравитационную модель с целью оценить, как патенты могут влиять на торговые модели. Я использую модель ppml с помощью команды glm в R.
В качестве стратегии идентификации я использую фиксированные эффекты, которые зависят от трех разных вещей. Модель, которую я оцениваю, выглядит следующим образом:
lnXijkt = δikt + ψjkt + ηijk + βPATENTijkt + δZijkt + εijkt,
Где экспорт между странами i и j в отрасли k (xijk, t ) является функцией FE года экспортера-отрасли (δikt), FE года импортера-отрасли (ψjkt) и ненаблюдаемых фиксированных эффектов, не зависящих от времени (ηijk). Моя основная интересующая меня переменная - это βPATENTijkt. Кроме того, есть еще одна фиктивная переменная (δZijkt), которая указывает, был ли заполнен FTA для i и j в отрасли k в момент времени t.
Я действительно не уверен, как закодировать эти 3 фиксированных эффекта в glm . Я использую регрессию ppml, поскольку в моих данных есть нули.
Данные моей панели выглядят примерно так (панорамы за 6 лет, где k, отрасль, представлена hs):
year PATENTijkt x authority_ctry_j inventor_ctry_i hs fta
2014 0.4711954 0 Canada Afghanistan 87 0
2015 0.4534425 0 Canada Afghanistan 87 0
2016 0.4293798 0 Canada Afghanistan 87 0
2017 0.4019700 0 Canada Afghanistan 87 0
2018 0.3731964 0 Canada Afghanistan 87 0
2019 0.3443617 0 Canada Afghanistan 87 0
Любая помощь будет принята с благодарностью!