固定效果 plm 包 R - 每年/id 多次观察

Question

我正在研究州和年份的固定效应回归，根据该行的种族（白色、黑色、其他），每个州/年份组合有 3 个观察值 - 请参见下面的链接。
到目前为止，我一直在使用基本的 lm 函数来估计一个固定效应回归，该回归解释了所有三个种族。我通过使用状态、年份和种族都作为因子变量来做到这一点。我还为每个单独的种族运行单独的回归。问题是我更喜欢使用 plm 包，这样我就可以获得所有种族的模型的内 r 平方，但是它给了我错误。

编辑：I included a picture of my data here 数据是一个平衡的面板，有 34 个州，12 年（2003-2014 年）和每个州/年组合的 3 个种族，因此总共有 1244 个观察值。

这是我用来运行 plm 回归的代码：

#plm regression
plm.reg <- plm(drugcrime_ar ~ decrim_dummy + median_income + factor(race),
               data = my.data, index=c("st_name","year"), model = "within",
               effect = "twoways")

我得到的错误回报：

Error in pdim.default(index[[1]], index[[2]]): 
   duplicate couples (id-time) 
In addition: Warning messages: 
1: In pdata.frame(data, index) :
   duplicate couples (id-time) in resulting pdata.frame
   to find out which, use e.g. table(index(your_pdataframe), useNA = "ifany"
2: In is.pbalanced.default(index[[1]], index[[2]]) :
   duplicate couples (id-time)
 3: In is.pbalanced.default(index[[1]], index[[2]]) :
   duplicate couples (id-time)  ` 

是否有解决方法或者我不走运？

Answer 1

plm 函数只需要一对 id/time。对于您提供的每个 ID，您都有一年以上的时间。

如果每个 st_name 和 race 对形成一个“个体”（或您为面板的该维度指定的任何名称），那么您可以这样做：

library(dplyr)

my.data$id <- group_indices(my.data, st_name, race)    
#which would be the same as my.data <- my.data %>% mutate(id = group_indices(st_name, race)), if this function supported mutate. 

plm.reg <- plm(drugcrime_ar ~ decrim_dummy + median_income + factor(race),
           data = my.data, index=c("id","year"), model = "within",
           effect = "twoways")

但是，请注意，在这种情况下，您没有使用@Helix123 建议的嵌套面板结构。您只是在重新定义面板的第一个维度。