第十三章 面板數(shù)據(jù)原理

1、1面板數(shù)據(jù)模型面板數(shù)據(jù)模型1面板數(shù)據(jù)定義。時間序列數(shù)據(jù)或截面數(shù)據(jù)都是一維數(shù)據(jù)。例如時間序列數(shù)據(jù)是變量按時間得到的數(shù)據(jù)；截面數(shù)據(jù)是變量在截面空間上的數(shù)據(jù)。面板數(shù)據(jù)（paneldata）也稱時間序列截面數(shù)據(jù)（timeseriescrosssectiondata）或混合數(shù)據(jù)（pooldata）。面板數(shù)據(jù)是同時在時間和截面空間上取得的二維數(shù)據(jù)。面板數(shù)據(jù)示意圖見圖1。面板數(shù)據(jù)從橫截面（crosssection）上看，是由若干個體（entityun

2、itindividual）在某一時刻構成的截面觀測值，從縱剖面（longitudinalsection）上看是一個時間序列。面板數(shù)據(jù)用雙下標變量表示。例如yiti=12…Nt=12…TN表示面板數(shù)據(jù)中含有N個個體。T表示時間序列的最大長度。若固定t不變，yi.(i=12…N)是橫截面上的N個隨機變量；若固定i不變，y.t(t=12…T)是縱剖面上的一個時間序列（個體）。圖1N=7，T=50的面板數(shù)據(jù)示意圖例如19902000年30個省份

3、的農業(yè)總產值數(shù)據(jù)。固定在某一年份上，它是由30個農業(yè)總產總值數(shù)字組成的截面數(shù)據(jù)；固定在某一省份上，它是由11年農業(yè)總產值數(shù)據(jù)組成的一個時間序列。面板數(shù)據(jù)由30個個體組成。共有330個觀測值。對于面板數(shù)據(jù)yiti=12…Nt=12…T來說，如果從橫截面上看，每個變量都有觀測值，從縱剖面上看，每一期都有觀測值，則稱此面板數(shù)據(jù)為平衡面板數(shù)據(jù)（balancedpaneldata）。若在面板數(shù)據(jù)中丟失若干個觀測值，則稱此面板數(shù)據(jù)為非平衡面板數(shù)據(jù)（

4、unbalancedpaneldata）。注意：EViwes3.1、4.1、5.0既允許用平衡面板數(shù)據(jù)也允許用非平衡面板數(shù)據(jù)估計模型。例1（file:panel02）：19962002年中國東北、華北、華東15個省級地區(qū)的居民家庭人均消費（不變價格）和人均收入數(shù)據(jù)見表1和表2。數(shù)據(jù)是7年的，每一年都有15個數(shù)據(jù)，共105組觀測值。人均消費和收入兩個面板數(shù)據(jù)都是平衡面板數(shù)據(jù)，各有15個個體。人均消費和收入的面板數(shù)據(jù)從縱剖面觀察分別見圖2和

5、圖3。從橫截面觀察分別見圖4和圖5。橫截面數(shù)據(jù)散點圖的表現(xiàn)與觀測值順序有關。圖4和圖5中人均消費和收入觀測值順序是按地區(qū)名的漢語拼音字母順序排序的。表119992002年中國東北、華北、華東15個省級地區(qū)的居民家庭人均消費數(shù)據(jù)（不變價格）資料來源：《中國統(tǒng)計年鑒》19972003。表219992002年中國東北、華北、華東15個省級地區(qū)的居民家庭人均收入數(shù)據(jù)（不變價格）資料來源：《中國統(tǒng)計年鑒》19972003。地區(qū)人均消費199619

6、9719981999200020012002CPAH（安徽）3282.4663646.1503777.4103989.5814203.5554495.1744784.364CPBJ（北京）5133.9786203.0486807.4517453.7578206.2718654.43310473.12CPFJ（福建）4011.7754853.4415197.0415314.5215522.7626094.3366665.005CPHB（河

7、北）3197.3393868.3193896.7784104.2814361.5554457.4635120.485CPHLJ（黑龍江）2904.6873077.9893289.9903596.8393890.5804159.0874493.535CPJL（吉林）2833.3213286.4323477.5603736.4084077.9614281.5604998.874CPJS（江蘇）3712.2604457.7884918.944

8、5076.9105317.8625488.8296091.331CPJX（江西）2714.1243136.8733234.4653531.7753612.7223914.0804544.775CPLN（遼寧）3237.2753608.0603918.1674046.5824360.4204654.4205402.063CPNMG（內蒙古）2572.3422901.7223127.6333475.9423877.3454170.59648

9、50.180CPSD（山東）3440.6843930.5744168.9744546.8785011.9765159.5385635.770CPSH（上海）6193.3336634.1836866.4108125.8038651.8939336.10010411.94CPSX（山西）2813.3363131.6293314.0973507.0083793.9084131.2734787.561CPTJ（天津）4293.2205047.6

10、725498.5035916.6136145.6226904.3687220.843CPZJ（浙江）5342.2346002.0826236.6406600.7496950.7137968.3278792.210地區(qū)人均收入1996199719981999200020012002IPAH（安徽）4106.2514540.2474770.4705178.5285256.7535640.5976093.333IPBJ（北京）6569.901

11、7419.9058273.4189127.9929999.70011229.6612692.38IPFJ（福建）4884.7316040.9446505.1456922.1097279.3938422.5739235.538IPHB（河北）4148.2824790.9865167.3175468.9405678.1955955.0456747.152IPHLJ（黑龍江）3518.4973918.3144251.4944747.04549

12、97.8435382.8086143.565IPJL（吉林）3549.9354041.0614240.5654571.4394878.2965271.9256291.618IPJS（江蘇）4744.5475668.8306054.1756624.3166793.4377316.5678243.589IPJX（江西）3487.2693991.4904209.3274787.6065088.3155533.6886329.311IPLN（遼

13、寧）3899.1944382.2504649.7894968.1645363.1535797.0106597.088IPNMG（內蒙古）3189.4143774.8044383.7064780.0905063.2285502.8736038.922IPSD（山東）4461.9345049.4075412.5555849.9096477.0166975.5217668.036IPSH（上海）7489.4518209.0378773.100

14、10770.0911432.2012883.4613183.88IPSX（山西）3431.5943869.9524156.9274360.0504546.7855401.8546335.732IPTJ（天津）5474.9636409.6907146.2717734.9148173.1938852.4709375.060IPZJ（浙江）6446.5157158.2887860.3418530.3149187.28710485.641182

15、2.003為了觀察得更清楚一些，圖8給出北京和內蒙古19962002年消費對收入散點圖。從圖中可以看出，無論是從收入還是從消費看內蒙古的水平都低于北京市。內蒙古2002年的收入與消費規(guī)模還不如北京市1996年的大。圖9給出該15個省級地區(qū)1996和2002年的消費對收入散點圖?？梢?年之后15個地區(qū)的消費和收入都有了相應的提高。圖8北京和內蒙古19962002年消費對收入時序圖圖91996和2002年15個地區(qū)的消費對收入散點圖2面板數(shù)

16、據(jù)的估計。用面板數(shù)據(jù)建立的模型通常有3種。即混合估計模型、固定效應模型和隨機效應模型。2.1混合估計模型。如果從時間上看，不同個體之間不存在顯著性差異；從截面上看，不同截面之間也不存在顯著性差異，那么就可以直接把面板數(shù)據(jù)混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估計參數(shù)。如果從時間和截面看模型截距都不為零，且是一個相同的常數(shù)，以二變量模型為例，則建立如下模型，yit=??1xit?iti=12…Nt=12…T(1)?和?1不隨i，t變化。稱模

17、型(1)為混合估計模型。以例1中15個地區(qū)1996和2002年數(shù)據(jù)建立關于消費的混合估計模型，得結果如下：圖10EViwes估計方法：在打開工作文件窗口的基礎上，點擊主功能菜單中的Objects鍵，選NewObject功能，從而打開NewObject（新對象）選擇窗。在TypeofObject選擇區(qū)選擇Pool（混合數(shù)據(jù)庫），點擊OK鍵，從而打開Pool（混合數(shù)據(jù)）窗口。在窗口中輸入15個地區(qū)標識AH（安徽）、BJ（北京）、…、ZJ（浙

18、江）。工具欄中點擊Sheet鍵，從而打開SeriesList（列寫序列名）窗口，定義變量CP和IP，點擊OK鍵，Pool（混合或合并數(shù)據(jù)庫）窗口顯示面板數(shù)據(jù)。在Pool窗口的工具欄中點擊Estimate鍵，打開PooledEstimation（混合估計）窗口如下圖。圖11在DependentVariable（相依變量）選擇窗填入CP；在Commoncoefficients（系數(shù)相同）選擇窗填入IP；Crosssectionspecifi