Una especificación de regresión para datos de panel o agrupados que controla la heterogeneidad no observada e invariante en el tiempo entre unidades mediante interceptos específicos por unidad o transformando los datos (p. ej., transformación within), identificando efectos a partir de la variación intraunidad en el tiempo.

Principio

Elimina el sesgo de variables omitidas invariables en el tiempo al diferenciar o condicionar en constantes específicas de la unidad, de modo que la identificación de coeficientes se basa en cambios dentro de las unidades y no en diferencias transversales.

Demostración

Estimar el retorno a la formación laboral usando panel de trabajadores y restando la media de cada trabajador de sus observaciones (estimador within) para eliminar la habilidad individual persistente que no cambia en el tiempo de la ecuación de estimación.

Aplicación incorrecta

Aplicar efectos fijos para estimar el efecto de covariables invariantes en el tiempo (p. ej. género, pertenencia a una cuenca) no producirá estimaciones para dichas covariables; asimismo, usar efectos fijos en paneles muy cortos con poca variación intraunidad puede inflar la varianza y reducir la credibilidad.

Consecuencia

Cuando procede, los efectos fijos eliminan el sesgo de todos los confundidores omitidos constantes en el tiempo, proporcionando estimaciones consistentes de coeficientes sobre covariables que varían en el tiempo, al coste de no estimar efectos invariantes en el tiempo y con errores estándar posiblemente mayores.

Inversión

Una especificación de efectos aleatorios que trata los interceptos específicos de unidad como realizaciones aleatorias independientes de los regresores, lo que permite estimar covariables invariantes en el tiempo pero arriesga sesgo si la suposición de independencia falla.

Límite

Se aplica a datos de panel o agrupados con variación temporal intraunidad significativa; no aborda el confounding por variables omitidas que varían en el tiempo y requiere suficiente cambio intraunidad para identificar los coeficientes.

Tensión semántica

Existe tensión entre la reducción del sesgo (los efectos fijos protegen más contra sesgo por variables omitidas) y la eficiencia/la posibilidad de estimar efectos invariantes en el tiempo (efectos aleatorios o modelos agrupados pueden ser más eficientes pero con riesgo de sesgo).

Síntesis

Un Modelo de Efectos Fijos utiliza constantes por unidad o transformaciones within para purgar la heterogeneidad no observada invariante en el tiempo, permitiendo estimaciones consistentes a partir de la variación intraunidad a costa de renunciar a estimar efectos invariantes y, en ocasiones, de eficiencia.