Method 52 · pesaran_cd
Pesaran 截面相关性 CD
把面板案例聚合成时间维度后演示序列方法
Pesaran 截面相关性 CD 的 Markdown 风格教程：基于共用 CSMAR 风格案例生成实际代码、结果表和案例图。
一、Pesaran 截面相关性 CD是什么？
这页是 Pesaran 截面相关性 CD 的方法文档。所有表格和图都由 marketing/method_case_assets/generate_assets.py 从同一份 csmar_innovation_realistic.csv 生成，避免用占位图充当教程。重点是说明如何从面板案例聚合出年度序列，并演示序列模型的最小可复现代码。
二、先看这个案例的结论
- 状态 = xtcsd 失败 (需 ssc install xtcsd)。
- 这些数字来自页面里的结果表；写论文时先解释数值含义，再讨论理论含义。
三、案例口径
| 字段 | 口径 |
|---|---|
| 数据 | CSMAR 风格 A 股企业创新面板 |
| 原始样本 | 196 家上市公司，2015-2020 年，约 1200 个公司-年观测；各方法有效样本以本页输出表 N 为准 |
| 因变量 | patent_count；回归页通常使用 ln(1 + patent_count) |
| 核心解释变量 | dfi_index，数字普惠金融指数；部分真实烟测输出展示的是标准化后的 dfi_index |
| 控制变量 | roa、lev、size、growth、cashflow、tobinq、top1、dual、board、indep、soe、age |
| 输出文件 | pesaran_cd_results.csv |
| 角色要求 | dv、iv、id、time |
| 依赖包 | xtcsd |
四、实际代码
下面是本页对应的最小可复现 Stata 代码。生产环境里 empirical-wizard 会在此基础上处理变量映射、输出校验、失败诊断和报告装配。
log using "/root/workspace/empirical-wizard/workspace/3d9fda9a/analysis.log", replace text
global JOB_DIR "/root/workspace/empirical-wizard/workspace/3d9fda9a"
set more off
adopath + "/root/ado/plus"
global DATA_PATH "/root/workspace/empirical-wizard/workspace/test_e2e/csmar_innovation.csv"
import delimited "/root/workspace/empirical-wizard/workspace/test_e2e/csmar_innovation.csv", clear case(preserve)
capture confirm global JOB_DIR
if _rc global JOB_DIR "."
* 自动去除完全重复行（同列同值），避免 N 虚增与 xtset 失败
quietly duplicates drop
local idvar ""
local timevar ""
capture confirm variable stkcd
if !_rc {
capture confirm numeric variable stkcd
if _rc {
tempvar __ewiz_id
capture encode stkcd, gen(`__ewiz_id')
if !_rc local idvar "`__ewiz_id'"
}
else {
local idvar "stkcd"
}
}
else {
di as text "面板ID变量不存在，跳过 xtset ID：stkcd"
}
capture confirm variable year
if !_rc {
capture confirm numeric variable year
if _rc {
tempvar __ewiz_time
capture encode year, gen(`__ewiz_time')
if !_rc local timevar "`__ewiz_time'"
}
else {
local timevar "year"
}
}
else {
di as text "时间变量不存在，跳过 xtset time：year"
}
if "`idvar'" != "" & "`timevar'" != "" {
capture xtset `idvar' `timevar'
}
* ── Pesaran CD 截面相关性检验 ──
capture noisily xtreg patent_count dfi_index roa lev size growth cashflow tobinq top1 dual board indep soe age, fe
local _rc = _rc
tempname fh
capture file close `fh'
file open `fh' using "$JOB_DIR/pesaran_cd_results.csv", write replace
file write `fh' "项目,值" _n
if `_rc' == 0 {
capture noisily xtcsd, pesaran abs
if !_rc {
capture local _cd : display %9.3f r(stat)
capture local _p : display %9.4f r(p)
file write `fh' "Pesaran CD 统计量,`_cd'" _n
file write `fh' "p 值,`_p'" _n
file write `fh' "结论,p<0.05 拒绝截面独立" _n
}
else file write `fh' "状态,xtcsd 失败 (需 ssc install xtcsd)" _n
}
else file write `fh' "状态,xtreg 失败" _n
file close `fh'
di "Pesaran CD 完成"
log close五、实际输出表
这张表就是本方法页使用的案例输出文件，保存在 marketing/method_case_assets/pesaran_cd/result.csv。
| 项目 | 值 |
|---|---|
| 状态 | xtcsd 失败 (需 ssc install xtcsd) |
六、案例图
这是一张由同一份案例数据生成的页面内诊断图。
七、论文里怎么写
本文将企业面板按年份聚合后使用Pesaran 截面相关性 CD进行时间序列诊断。结果见 pesaran_cd_results.csv。由于本教学案例年度观测较少，该页重点展示代码和解释框架，正式论文需要更长时间序列。
八、检查清单
- 确认本页使用的因变量、核心解释变量、控制变量与论文主模型一致。
- 先看表格里的样本口径，再看系数、p 值或诊断指标。
- 代码里的输出文件名要能对应网页展示的结果表。
- 确认时间维度足够长；本教学案例只演示流程。
- 不要在 6 年年度样本上做过度复杂的动态解释。