r - 使用 R 中的 plm 包进行集群鲁棒标准误差的 IV 估计

Question

我正在使用面板数据的 plm 包来进行工具变量估计。但是，似乎不支持使用 vcovHC() 函数计算集群稳健标准误差。
更具体地说，当我使用 vcovHC() 函数时，会显示以下错误消息:

Error in vcovG.plm(x, type = type, cluster = cluster, l = 0, inner = >inner, : Method not available for IV

例子:

data("Wages", package = "plm")
IV <- plm(lwage ~ south + exp | wks + south,
      data = Wages, model = "pooling", index = 595)

vcvIV <- vcovHC(IV)

根据这个 thread ，两年前有人致力于修复。这个问题有什么进展吗？我知道包“lfe”和“ivpack”允许为IV估计计算集群鲁棒标准误差，但它们都不允许随机效应/拦截。

Answer 1

事实上它并没有被执行。但是，您可以使用 Schrimpf's clustered errors function直接应用于 plm 的对象类(class)。
使用您的示例:

library (plm)

data("Wages", package = "plm")

IV <- plm(lwage ~ south + exp | wks + south, data = Wages, model = "pooling", index = 595)

Wages$id <- rep(1:595, each = 7)        

cl.plm(Wages, IV, Wages$id)

我在哪里使用 Wages$id作为将围绕其形成集群的面板第一维。您可能希望将这些结果与在其他软件中获得的结果进行比较。无论如何，代码很简单，允许一些技巧。 cl.plm功能基于 Arai 的 clustering notes这可以进一步帮助您。

您可以从 cl.plm 获得相同的结果在Stata中这样做:

ivregress 2sls lwage south (exp = wks), vce(cluster id) small

或者对于内模型:

xtset id time, generic

xtivreg2 lwage south (exp = wks), fe small cluster(id)

但是请注意，我在 Stata 中使用了小样本公式，这没什么大不了的。更多关于此 here .不管怎样， cl.plm正确处理 plm类对象。

为了完整起见:按照@Helix123 的建议，您可以使用 plm 的开发版本(1.6-1)打包并按照您在旅游问题中所做的那样继续。