具有高维固定效应集的模型经常被用于检查雇主-雇员数据、学生成绩和移民等相关数据。估计这些模型在计算上是困难的，因此经常调用简化可能导致偏差的假设以使计算可行，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应(TWFE)和工人-企业匹配效应模型，而不需要额外的假设。它计算精确的OLS解，包括固定效应的估计，并使测试即使有多路聚类误差也是可行的。一个使用德国雇主-雇员关联数据的应用程序说明了其优势:该数据拒绝了简单估计器的假设，并省略了匹配效应偏差估计，包括经验回报和性别工资差距。规范测试可以检测这两个问题。研究结果表明，企业固定效应(而非匹配效应)是职位转换驱动工资动态的主要渠道，这凸显了企业异质性对劳动力市场动态的重要性。