一、 摘要。
说明研究意义、说明研究方法、说明结果如何、说明如何解释结果。
二、 研究背景。
1. 中国**自由化情况。
2. 非正规就业数量变化。
三、 研究意义。
1. 非正规就业的意义与影响。
2. **自由化对非正规就业的影响。
四、 文献综述。
1. 估计非正规就业规模的文献。
2. 研究非正规就业与**自由化的文献。
3. 国外相同研究的文献。
五、 变量选取。
1. 个人层面。
年龄、性别等个人特征、时间跟省份的虚拟变量、**数据。
2. 省级层面。
时间跟省份的虚拟变量、**数据。
3. did
加入post02，解释post02
六、 数据说明。
1. 个人层面。
chns、中国统计年鉴。
2. 省级层面。
中国统计年鉴、各省统计年鉴。
3. 非正规就业规模。
中国统计年鉴。
七、 模型建立。
1. 个人层面。
应用：probit 固定效应模型。
模型：个人非正规就业状态（0，1）=**自由度+个人层面因素+时间、省份的固定效应。
结论：**自由度对个体非正规就业的可能性的影响，即**自由度增加是否会使一个人受个人层面因素影响相同时更倾向于非正规就业。
注意：控制了时间跟省份的固定效应。
2. 省级层面。
应用：虚拟变量回归。
模型：各省非正规就业概率偏离值=**自由化+时间、省份虚拟变量。
结论：**自由化对各省非正规就业概率偏离值的影响，即**自由度增加是否会使省级层面非正规就业概率增加。
注意：控制了时间跟省份的固定效应、说明偏离值的计算方法。
3. 去除内生性。
应用：倍差法。
模型：前两个=**自由度*post02+前两个各自（2024年前为对照组，2024年后为控制组）
结论：考虑到其他未加入因素，可以肯定**自由度确实对前两个的结论产生作用。
八、 结果与说明。
1. 个人层面。
提及probit模型、滞后一期比较、did比较、说明原因。
2. 省级层面。
提及偏离值计算方法、滞后一期比较、did比较、说明原因。
九、 结论。
1. 文章总结。
2. 结果概括。
3. 特色说明。
4. 不足说明。
一十、 参考文献。
问题：1. 个人层面的为什么要用year跟dis_code单独回归一次。
2. 非正规就业可能性的可能性是怎么出来的。
3. 虚拟变量回归的各项分别代表了什么意思。
4. 省级层面为什么不用上个人层面的如性别等变量。
5. 没有不控制的？
6. 省级层面非正规就业概率怎么来的？
7. .gen share=probability/employment
8. .bysort year:egen mshare=mean(share)
9. .gen informal=probability-mshare
10. 省级层面的数据里将省份也表示为虚拟变量是不是弄多了。
11. 缺少依据，比如为什么要用年龄这个指标，怎么说清楚，是说其他文章也这样？
12. 说另一个logit模型怎么怎么样。
13. 个人层面的要标注上year district么。
14. 个人层面为什么不也弄一个可能性。
15. 个人层面的iyear难道不就是虚拟变量么。
16. stata两个虚拟变量含义。
17. 省级层面数据看不懂，y是谁x是谁。
18. **依存度大于2正确么，跟学姐差距较大。
19. 学姐为什么有8期。
20. 个人层面滞后一期婚姻不显著。
21. 为什么year前面不加系数，结果中year的系数代表什么。
22. 数据不一样不知道平均值，什么是虚拟r2，低没问题？
23. 为什么不直接did、
24. 转换了是什么逻辑。
25. 关于个人层面的因素用多写么，还是一笔带过。
26. 为什么总的**依存度不高。
27. 为什么在省级层面滞后一期改变不大。
28. 没有理论支持**自由化与非正规就业之间的关系。
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