回归结果一键出三线表：用 fixest / modelsummary / esttab 告别手抄系数

手抄回归系数是科研里最没有产出、又最容易出错的环节之一：从 console 里一个个把系数、括号里的标准误、星号抄进 Word 或 LaTeX，改了个控制变量重新跑，再抄一遍。抄错一位小数，审稿人正好算了边际效应对不上——这种翻车每年都在发生。

正确的做法是：回归对象直接喂给出表函数，生成一个 .tex（或 .docx），论文里 \input 它，永不手碰数字。 改了模型重跑脚本，表自动更新。这篇把 R 和 Stata 两边最顺手的工具讲清楚，给到能直接抄的模板。

R：modelsummary + fixest，目前的最优解

fixest 跑带高维固定效应的回归极快，modelsummary 负责把任意一组模型排成出版级表格。两者配合是现在 R 用户的主流选择。

library(fixest)
library(modelsummary)

m1 <- feols(lwage ~ educ,                       data = df)
m2 <- feols(lwage ~ educ + exper,               data = df)
m3 <- feols(lwage ~ educ + exper | firm + year, data = df,
            cluster = ~firm)          # 双向固定效应 + 公司层聚类

models <- list("(1)" = m1, "(2)" = m2, "(3)" = m3)

modelsummary(
  models,
  output    = "output/tables/wage.tex",   # 直接落盘成 LaTeX
  stars     = c('*' = .1, '**' = .05, '***' = .01),
  coef_map  = c(educ = "受教育年限", exper = "工作经验"),
  gof_omit  = "AIC|BIC|RMSE|Log.Lik",     # 删掉没人看的拟合指标行
  gof_map   = list(
    list("raw" = "nobs",      "clean" = "观测数",   "fmt" = 0),
    list("raw" = "r.squared", "clean" = "R$^2$",    "fmt" = 3)
  ),
  notes = "括号内为公司层聚类稳健标准误。"
)

feols 用 | 分隔出固定效应，modelsummary 会自动加一行 FE: firm / FE: year 的 Yes/No，不用手写。output 给 .docx 就出 Word 表，给 "markdown" 就直接在 console 看草稿——同一份代码，三种产物。

fixest 自带的 etable() 是另一个选择，对纯 fixest 模型排版更精细，固定效应行、聚类信息处理得很贴经济学习惯：

etable(m1, m2, m3,
       tex     = TRUE,
       file    = "output/tables/wage.tex",
       dict    = c(educ = "受教育年限", exper = "工作经验"),
       fitstat = ~ n + r2)

经验法则：全程 fixest 就用 etable；要把 feols、lm、glm、IV 混排在一张表里，用 modelsummary。stargazer 仍有人用，但它不认 fixest 对象、维护停滞，新项目不必再选它。

生成的表大致长这样（booktabs 三线，无竖线）：

Stata：esttab（estout 套件）

Stata 这边的事实标准是 estout 里的 esttab。先 ssc install estout, replace 装一次。核心节奏是跑一个模型 eststo 存一个，最后 esttab 一起导出：

eststo clear

eststo: reg lwage educ
eststo: reg lwage educ exper
eststo: reghdfe lwage educ exper, absorb(firm year) cluster(firm)

esttab using "output/tables/wage.tex", replace ///
    booktabs                                  /// 用 \toprule \midrule \bottomrule
    se                                        /// 括号里放标准误（默认是 t 值）
    star(* 0.10 ** 0.05 *** 0.01)             ///
    b(3) se(3)                                /// 系数 / 标准误保留 3 位
    label                                     /// 用变量 label 而非变量名
    keep(educ exper)                          /// 只显示这两个，控制变量不进表
    stats(N r2, fmt(0 3) labels("观测数" "R\$^2\$")) ///
    nonotes addnotes("括号内为公司层聚类稳健标准误。")

reghdfe 吸收的固定效应，加 indicate("公司 FE = *.firm" "年份 FE = *.year") 或装 estadd 就能补上 Yes/No 行。要 Word 不要 LaTeX，把扩展名换成 .rtf 或 .csv 即可，选项几乎不用动。

一个常踩的坑：esttab 默认括号里是 t 统计量，不是标准误——经济学惯例放标准误，记得永远带 se，否则审稿人会以为你的标准误小得离谱。

三条让表“能直接进论文”的纪律

工具只是第一步，下面三点决定这张表是省事还是埋雷：

1. \input 进正文，绝不复制粘贴。 LaTeX 里写 \input{../output/tables/wage.tex}，重跑回归脚本表就自动更新。手抄一时爽，重跑两行泪。
2. 导出的是片段，不是整页文档。 modelsummary / esttab 默认吐 tabular 片段，正文里再用 table 环境套标题和 \label，这样换个期刊模板表照样能用。
3. 星号、标准误类型、固定效应行写进表注，别只在心里记。 审稿人第一个问的就是“标准误聚类在哪一层”，让表自己说清楚。

把这套接进可复现项目的主脚本里，回归一改、Rscript run_all.R 一跑，论文里所有表同步刷新——这才是出表工具真正的价值：不是省那几分钟排版，是从此数字只有一个来源。