具有高维度固定效果的模型经常用于检查雇主 - 员工数据，学生结果和迁移。估计这些模型是计算困难的，因此简化可能导致偏差的假设通常被调用以使得计算可行性并且很少进行规范测试。我提出了一种简单的方法来估计大型双向固定效果（TWFE）和工人坚定的匹配效果模型，而无需额外的假设。它计算了精确的OLS解决方案，包括固定效果的估计，并使您的测试即使具有多级聚类错误也是可行的。使用德语链接雇主 - 员工数据的应用程序说明了优点：数据抑制更简单估计的假设，并省略匹配效果偏差估计，包括返回经验和性别工资差距。规范测试检测两个问题。结果表明，坚定的固定效应，不匹配效果，是工作过渡的主要渠道，通过该渠道推动了工资动态，这强调了劳动力市场动态的坚定异质性的重要性。