Cohort fixed effects control for va

Cohort fixed effects control for variation across cohorts that do not also vary across counties. They cannot control for countyvarying cohort trends that may have occurred over the 29 years of this study. I address this issue by controlling for linear cohort trends at the county level (e.g., interaction terms of county dummy variable with linear time trends). In order to make the estimates comparable to the 2SLS estimates, I restrict the sample to only counties for which there is geographic data and estimate the same specification as the second stage of the 2SLS. This differences-indifferences specification does not explicitly control for orchards because planting orchards is likely to be endogenous. Column (2) in Table III shows the basic fixed effects estimates. Column (3) shows the estimate when I control for county-level cohort trends. The point estimates are similar. They show that planting tea decreased the fraction of males by 1.3 and 1.2 percentage points. Estimates from both specifications are statistically significant at the 5% level. Thus, the OLS estimates are robust to differential linear changes across cohorts between counties.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

งานแก้ไขตัวควบคุมลักษณะพิเศษสำหรับการเปลี่ยนแปลงในรุ่นที่ไม่แตกต่างกันในเขต พวกเขาไม่สามารถควบคุมสำหรับเทรนด์รุ่น countyvarying ที่อาจเกิดขึ้นมากกว่า 29 ปีของการศึกษานี้ ฉันสามารถแก้ไขปัญหานี้ โดยการควบคุมสำหรับงานเชิงเส้นแนวโน้มในระดับเขต (เช่น โต้ตอบเงื่อนไขของตัวแปรดัมมีเขตด้วยเวลาเชิงเส้นแนวโน้ม) เพื่อให้การประเมินเทียบเคียงกับ 2SLS การประเมิน ผมจำกัดตัวอย่างเฉพาะเขตที่มีข้อมูลทางภูมิศาสตร์ และประเมินคุณสมบัติเดียวกันเป็นขั้นสองของ 2SLS ข้อมูลจำเพาะ indifferences ความแตกต่างนี้ไม่ได้ควบคุมสำหรับปลูก เพราะปลูกสวนผลไม้จะเป็นภายนอก คอลัมน์ (2) III ตารางแสดงการประเมินพื้นฐานถาวรผล คอลัมน์ (3) แสดงการประเมินเมื่อฉันควบคุมสำหรับเทรนด์งานระดับเขต การประเมินจุดคล้ายกัน พวกเขาแสดงว่า ปลูกชาลดลงสัดส่วนของเพศชาย โดยร้อยละ 1.2 และ 1.3 จุด ประเมินจากคุณสมบัติทั้งสองมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 5% ดังนั้น ประมาณ OLS จะแข็งการเปลี่ยนแปลงเชิงเส้นที่แตกต่างกันข้ามรุ่นระหว่างเขต

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Cohort ควบคุมผลกระทบคงที่สำหรับการเปลี่ยนแปลงทั่วผองเพื่อนที่ไม่ได้แตกต่างกันไปยังมณฑล พวกเขาไม่สามารถควบคุมสำหรับแนวโน้ม countyvarying หมู่ที่อาจเกิดขึ้นในช่วง 29 ปีของการศึกษานี้ ผมแก้ไขปัญหานี้โดยการควบคุมสำหรับแนวโน้มการศึกษาเชิงเส้นในระดับเขต (เช่นข้อตกลงร่วมกันของเขตหุ่นตัวแปรกับแนวโน้มเส้นเวลา) เพื่อที่จะทำให้ประมาณการที่ใกล้เคียงกับประมาณการ 2SLS ผม จำกัด ตัวอย่างเพียงมณฑลซึ่งมีข้อมูลทางภูมิศาสตร์และประเมินเปคเดียวกับขั้นตอนที่สองของ 2SLS ข้อกำหนดแตกต่าง-indifferences ไม่ชัดเจนควบคุมสำหรับการสวนเพราะปลูกสวนผลไม้มีแนวโน้มที่จะภายนอก คอลัมน์ (2) ในตารางที่สามแสดงให้เห็นถึงพื้นฐานคงประมาณการผลกระทบ คอลัมน์ (3) แสดงให้เห็นถึงการประมาณการเมื่อฉันควบคุมสำหรับแนวโน้มการศึกษาระดับเขต ประมาณการจุดที่มีความคล้ายคลึง พวกเขาแสดงให้เห็นว่าการปลูกชาลดลงส่วนของเพศชาย 1.3 และ 1.2 คะแนนร้อยละ ประมาณการจากข้อมูลจำเพาะของทั้งสองอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 5% ดังนั้นประมาณการ OLS มีประสิทธิภาพจะแตกต่างการเปลี่ยนแปลงเชิงเส้นทั่วผองระหว่างมณฑล