面板数据模型形式的选择
面板数据是什么有哪些主要的面板数据模型
面板数据是什么有哪些主要的面板数据模型面板数据（Panel data），也被称为纵向数据（longitudinal data）或者追踪数据（follow-up data），是一种常用于经济学、社会学等领域的数据收集与分析方法。
与截面数据（cross-sectional data）只涉及一个时间点上的多个观察对象不同，面板数据同时涉及多个时间点和多个观察对象，用于研究时间和个体之间的关系。
面板数据的优势在于它能够通过观察多个时间点上的同一组观察对象，捕捉个体和时间的变化，从而提供更加全面和准确的数据信息。
同时，面板数据还可以减少一些估计中的偏误和提高估计的效率。
接下来，我们将介绍面板数据的主要模型。
1. 固定效应模型（Fixed Effects Model）固定效应模型是面板数据分析中最简单的模型之一。
它假设个体固定效应与解释变量无关，然后通过消除这些固定效应来估计模型的参数。
固定效应模型的核心是个体固定效应的控制，这可以通过个体固定效应的虚拟变量进行实现。
固定效应模型的估计方法包括最小二乘法（OLS）和差分中立变量法（Demeaning Approach）等。
2. 随机效应模型（Random Effects Model）相比于固定效应模型，随机效应模型假设个体固定效应与解释变量相关。
换句话说，个体固定效应被视为随机变量，与解释变量存在相关性。
在随机效应模型中，个体固定效应被视为一种随机误差项，通过估计个体固定效应的方差来分析其对因变量的影响。
3. 差分检验模型（Difference-in-Differences Model）差分检验模型常用于研究政策干预的效果。
该模型基于两组观察对象，其中一组接受了某种政策干预，而另一组则没有。
通过比较两组观察对象在政策干预前后的差异，我们可以评估政策干预的影响。
差分检验模型需要同时估计个体和时间的固定效应，以控制其他可能影响因素的干扰。
4. 面板向量自回归模型（Panel Vector Autoregression Model）面板向量自回归模型是一种扩展的时间序列模型，用于分析多个时间点上的多个变量之间的关系。
如何进行面板数据模型的假设检验和模型选择
如何进行面板数据模型的假设检验和模型选择面板数据模型是一种广泛应用于社会科学研究中的统计分析方法，它能够处理跨时间和个体的数据，克服了截面数据和时间序列数据各自的局限性。
在进行面板数据模型分析时，假设检验和模型选择是两个重要的步骤，能够帮助我们验证模型的有效性和选择最佳的模型。
一、面板数据模型的假设检验面板数据模型的假设检验主要包括固定效应模型和随机效应模型的检验。
1. 固定效应模型的假设检验固定效应模型的核心假设是个体效应不随时间变化，只存在个体间的差异。
以下是固定效应模型的假设检验步骤：首先，我们需要进行单位根检验，以判断个体变量是否是非平稳的。
常用的单位根检验方法有ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验和KPSS（Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin）检验。
其次，我们需要进行系数的显著性检验，以判断个体效应是否存在显著差异。
在面板数据模型中，通常使用固定效应估计器，该估计器通过对个体效应进行固定效应变换，进而估计出个体与时间变量的关系。
最后，我们需要进行模型整体拟合程度的检验，以判断模型是否具有合理的拟合度。
通常可以使用R平方、调整R平方等指标来评估模型的整体拟合程度。
2. 随机效应模型的假设检验随机效应模型的核心假设是个体效应与解释变量的无关性，即个体效应是随机的。
以下是随机效应模型的假设检验步骤：首先，我们需要进行随机效应的显著性检验，以判断个体效应是否存在显著差异。
通常采用最大似然估计方法来估计个体效应的方差，然后使用Wald检验或似然比检验进行显著性检验。
其次，我们需要进行随机效应与解释变量的相关性检验，以判断个体效应是否与解释变量相关。
通常可以使用F检验或t检验来进行相关性检验。
最后，我们需要进行模型整体拟合程度的检验，以判断模型是否具有合理的拟合度。
同样可以使用R平方、调整R平方等指标来评估模型的整体拟合程度。
二、面板数据模型的模型选择在进行面板数据模型分析时，我们常常面临着多种模型选择的困扰。
面板数据的模型(panel data model)
面板数据的模型(panel data model)王志刚 2004年11月11日一． 混合数据模型和面板数据模型如果扰动项it ε服从独立同分布假定，而且和解释变量不相关，那么就可以采用混合最小二乘法估计（Pooled OLS ），但是这里要注意POLS 暗含着一个假定就是，截距项和解释变量的系数是相同的，不随着个体和时间而变化。
我们一般采用单因子（one-way effects ）模型，假定截距项具有个体异质性，也就是：这种模型是最常见的面板模型（又称为纵列数据longitudinal data ），因为面板数据往往要求个体纬度 N>>T(时间纬度)，下面我们基本上以这种模型为例。
it u 是独立同分布，而且均值为0，方差为2u σ。
如对截距项和解释变量系数均有个体的异质性，那么要采用随机系数模型（Random coefficient model ），stata 的xtrchh 过程提供了相应的估计。
双因子模型（two-way ）：it t i it u ++=γαε二． 固定效应（Fixed effects ） vs 随机效应(Random effects)如果个体效应i α是一个均值为0，方差为2ασ的独立同分布的随机变量，也就是()0,cov =it i x α，该模型就称为随机效应模型（又称为error component model ）；如果相关，则称为固定效应模型。
1．在随机效应模型中，it ε在每个个体内部存在着一阶自相关，因为他们都包含着相同的个体效应；此时OLS 无效，而且标准差也失真，应该采用广义最小二乘估计(GLS)其中：是个体按时间的均值；有待估计；我们可以通过对组内和组间估计得到相应的残差，从而可以计算出方差；T k n e e e e nnk nT ubetween between between between within within u 22222,,ˆˆ1σσσσσα-=-'='--=；组间估计：εβ+=..i i x y ；组内估计如下；2．如果个体效应和解释变量相关，OLS 和GLS 都将失效，此时要采用固定效应模型。
面板数据分析简要步骤与注意事项面板单位根—面板协整—回归分析
面板数据分析简要步骤与注意事项面板单位根—面板协整—回归分析 SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#面板数据分析简要步骤与注意事项（面板单位根—面板协整—回归分析）步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。
李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。
这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。
他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。
因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。
因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。
而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。
首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。
单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,LevinandLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。
后来经过Levin et al. (2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC 法。
Levin et al. (2002) 指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250 之间,截面数介于10～250 之间) 的面板单位根检验。
Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的IPS 法,但Breitung(2000) 发现IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung 法。
面板数据模型选择-张晓桐
关系的面板数据研究 案例 1：工业 SO2 排放及人均 GDP 关系的面板数据研究 ：
个省级地区（不包括重庆、西藏和港澳台地区） 以中国 29 个省级地区（不包括重庆、西藏和港澳台地区）1995-2006 年间 12 年的面板数据来对我国的经济增长与环境问题做出分析， 年的面板数据来对我国的经济增长与环境问题做出分析，所选数据均为平衡 面板数据， 组数据。 其中， RGDP 表示人均国内生产总值 单位： ） 面板数据， 348 组数据。 共 其中， （单位： 元 ， SO2 表示工业二氧化硫排放量（单位：吨）。用 BJ、TJ、HEB、SX、NMG、 表示工业二氧化硫排放量（单位： ）。用 、 、 、 、 、 LN、JL、HLJ、SH、JS、ZJ、AH、FJ、JX、SD、HEN、HUB、HUN、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 GD、GX、HAN、SC、GZ、YN、SHX、GS、QH、NX、XJ 分别表示北京、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 分别表示北京、 天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、 天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安 徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、四川、贵 福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、四川、 云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。 州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。 各地区 1995-2006 的人均国内生产总值和工业二氧化硫排放量数据均来 中国统计年鉴》。 自于 1996-2007 年《中国统计年鉴》。
关系的面板数据研究 案例 1：工业 SO2 排放及人均 GDP 关系的面板数据研究 ：
线性混合模型估计结果是 线性混合模型估计结果是 SO2it = 557081.4 + 1.1111 RGDPit （16.0） （0.4） ） ） R2 = 0.0005，DW=0.11, N×T= 29×12= 348 ， × × 说明二氧化硫排放量 二氧化硫排放量（ 人均国内生产总值（ 之间不 说明二氧化硫排放量（SO2it, 吨）与人均国内生产总值（RGDPit, 元）之间不 知数据一定非常散。 存在线性关系。 存在线性关系。由可决系数 R2 = 0.0005 知数据一定非常散。 二次多项式混合模型估计结果是 SO2it = 423499.3 + 23.4691 RGDP it - 0.00055 RGDP it 2 （8.0） （3.2） ） ） （-3.3） ） R2 = 0.0315，DW=0.12, N×T= 29×12= 348 ， × × 说明二氧化硫排放量 二氧化硫排放量（ 人均国内生产总值（ 说明二氧化硫排放量（SO2it）与人均国内生产总值（RGDPit）有可能存在二 知数据一定非常散。 次非线性关系。 次非线性关系。由可决系数 R2 = 0.0315 知数据一定非常散。 据此就可以建立二次多项式形式的面板数据模型吗 首先分析数据散点图 分析数据散点图。 据此就可以建立二次多项式形式的面板数据模型吗？首先分析数据散点图。
动态面板数据分析步骤详解..
动态⾯板数据分析步骤详解..动态⾯板数据分析算法1. ⾯板数据简介⾯板数据(Panel Data, Longitudinal Data )，也称为时间序列截⾯数据、混合数据，是指同⼀截⾯单元数据集上以不同时间段的重复观测值，是同时具有时间和截⾯空间两个维度的数据集合，它可以被看作是横截⾯数据按时间维度堆积⽽成。
⾃20世纪60年代以来，计量经济学家开始关注⾯板数据以来，特别是近20年，随着计量经济学理论，统计⽅法及计量分析软件的发展，⾯板数据计量经济分析已经成为计量经济学研究最重要的分⽀之⼀。
⾯板数据越来越多地被应⽤到计量模型的研究中，其在实证分析中的优点是明显的：相对于只具有⼀个时点的横截⾯数据模型，⾯板数据包含了更多时间维度的数据，从⽽可以利⽤更多的信息来分析所研究问题的动态关系;⽽时间序列模型，其数据往往是由个体数据加总产⽣的，在实际计量分析中，在研究其动态调整⾏为时，由于个体差异被忽略，其估计结果有可能是有偏的，⽽⾯板数据模型能够通过截距项，捕捉到数据的动态调整过程中的个体差异，有效地减少了由于数据加总所产⽣的偏误;同时，⾯板数据同时具有时间和截⾯空间的两个维度，从⽽分享了横截⾯数据和时间序列数据的优点，另外，由于具有更多的观察值，其推断的可靠性也有所增加。
2. ⾯板数据的建模与检验设3. 动态⾯板数据的建模与检验所谓动态⾯板数据模型，是指通过在静态⾯板数据模型中引⼊滞后被解释变量以反映动态滞后效应的模型。
这种模型的特殊性在于被解释变量的动态滞后项与随机误差组成部分中的个体效应相关，从⽽造成估计的内⽣性。
4、步骤详解步骤⼀：分析数据的平稳性（单位根检验）按照正规程序，⾯板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。
李⼦奈曾指出，⼀些⾮平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，⽽这些序列间本⾝不⼀定有直接的关联，此时，对这些数据进⾏回归，尽管有较⾼的R平⽅，但其结果是没有任何实际意义的。
这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。
面板数据模型
面板数据模型面板数据模型，又称固定效应模型，是计量经济学中常用的一种数据分析方法。
它适用于时间序列和截面数据的联合分析，具有较高的灵活性和强大的解释能力。
本文将对面板数据模型的基本原理、应用场景以及估计方法进行介绍，并通过实例说明其实际运用。
第一部分：面板数据模型的基本原理面板数据模型基于以下假设：每个个体（又称单位）在不同时间点都有观测值，并且个体之间的观测值具有相关性。
面板数据模型通常由固定效应模型和随机效应模型两种形式。
固定效应模型假设个体特定的不变因素对观测值产生了影响，这些不变因素可能包括个体的性别、年龄、学历等。
固定效应模型可以通过引入个体固定效应变量来捕捉这些影响因素，并以此来解释观测值的变动。
第二部分：面板数据模型的应用场景面板数据模型在经济学、金融学、社会学等领域得到了广泛的应用。
例如，在经济学中，研究人员可以利用面板数据模型来分析不同国家或地区的经济增长情况，探讨政策对经济发展的影响；在金融学领域，研究人员可以运用面板数据模型来研究股票价格的波动和影响因素。
第三部分：面板数据模型的估计方法面板数据模型有多种估计方法，常见的有固定效应模型估计和随机效应模型估计。
固定效应模型估计通常采用最小二乘法，即通过对个体固定效应进行回归分析来求解模型参数。
随机效应模型估计则假设个体固定效应是误差项的一部分，通过对固定效应进行随机化处理得到模型的估计结果。
实例应用：假设我们需要研究不同地区的教育水平对经济增长的影响，我们可以使用面板数据模型来分析这个问题。
我们收集了10个地区在2010年到2020年的经济增长率和教育水平数据。
我们可以利用固定效应模型来探究教育水平对经济增长的影响。
首先，我们创建一个包含个体固定效应的面板数据模型，并使用最小二乘法来估计参数。
然后，我们通过分析模型的显著性水平、参数估计结果以及模型拟合程度来得出结论。
通过面板数据分析，我们可以发现教育水平对经济增长确实存在显著的正向影响。
面板数据模型
面板数据模型面板数据模型是一种用于描述面板数据的统计模型。
面板数据，也称为纵向数据或者追踪数据，是指在一段时间内对同一组体（如个人、家庭或者企业）进行多次观察所得到的数据。
面板数据模型可以用于分析面板数据的动态变化和相关性，从而揭示出数据中的规律和趋势。
面板数据模型的基本形式是固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）。
固定效应模型假设个体间存在固定的差异，这些差异对于解释个体间的变化是恒定不变的；而随机效应模型则假设个体间的差异是随机的，可以通过随机抽样来表示。
面板数据模型的建立需要考虑以下几个方面的因素：1. 时间维度：面板数据模型中的时间维度是非常重要的，它可以匡助我们分析数据的变化趋势和周期性。
在建立模型时，需要将时间作为一个重要的解释变量，并考虑时间的滞后效应。
2. 个体维度：面板数据模型中的个体维度是指研究对象的个体特征，如个人的性别、年龄、教育程度等。
在建立模型时，需要考虑个体特征对数据的影响，并将其作为解释变量加入模型中。
3. 面板数据的特征：面板数据模型中的数据通常具有自相关性和异方差性。
自相关性是指数据中的观测值之间存在相关性，即前一时期的观测值会对后一时期的观测值产生影响；异方差性是指数据的方差在不同个体或者不同时间段之间存在差异。
在建立模型时，需要考虑这些数据特征，并采取相应的处理方法，如使用差分法、固定效应模型或者随机效应模型等。
4. 模型选择和估计方法：在建立面板数据模型时，需要选择适当的模型和估计方法。
常用的面板数据模型包括固定效应模型、随机效应模型、混合效应模型等。
估计方法包括最小二乘法、广义最小二乘法、极大似然法等。
选择适当的模型和估计方法可以提高模型的准确性和可靠性。
面板数据模型的应用非常广泛，可以用于各个领域的数据分析和预测。
例如，在经济学中，面板数据模型可以用于分析个体消费行为、企业投资决策、政府政策效果等；在社会学中，面板数据模型可以用于研究人口变动、社会流动性等；在医学研究中，面板数据模型可以用于分析药物疗效、疾病发展等。
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关系的面板数据研究 案例 1：工业 SO2 排放及人均 GDP 关系的面板数据研究 ：
分析中国二氧化硫排放量（ 人均国内生产总值（ 的特征。 分析中国二氧化硫排放量（SO2）与人均国内生产总值（RGDP）面板数据的特征。 中国二氧化硫排放量 ）面板数据的特征
SO2_95 SO2_96 SO2_97 SO2_98 2400000 2000000 1600000 1200000 800000 400000 0 0 10000 20000 30000 RGDP 40000 50000 60000 SO2_99 SO2_00 SO2_01 SO2_02 SO2_03 SO2_04 SO2_05 SO2_06
面板数据的三次多项式混合模型拟合图（ 库兹涅茨曲线假说拟合） 面板数据的三次多项式混合模型拟合图（按库兹涅茨曲线假说拟合）。 的三次多项式混合模型拟合图 估计结果显示这种拟合没有显著性 显示这种拟合没有显著性， 字特征。 估计结果显示这种拟合没有显著性，即不存在倒 U 字特征。 SO2it = 349806.2+ 41.5645 RGDPit - 0.00156 RGDPit 2 + 1.38 ×108 RGDPit 2 （4.3） （2.4） ） ） （-1.8） ） （1.2） ） R2 = 0.035，DW=0.12, N×T= 29×12= 348 ， × ×
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
二次多项式回归曲线 二次多项式回归曲线
拟合二次回归曲线是没有道理的（人均国内生产总值超过 之后， 拟合二次回归曲线是没有道理的（人均国内生产总值超过 6 万元之后，二氧化硫排放量 为负）。那么应该建立何种面板数据模型呢？ ）。那么应该建立何种面板数据模型呢 （SO2）为负）。那么应该建立何种面板数据模型呢？
关系的面板数据研究 案例 1：工业 SO2 排放及人均 GDP 关系的面板数据研究 ：
线性混合模型估计结果是 线性混合模型估计结果是 SO2it = 557081.4 + 1.1111 RGDPit （16.0） （0.4） ） ） R2 = 0.0005，DW=0.11, N×T= 29×12= 348 ， × × 说明二氧化硫排放量 二氧化硫排放量（ 人均国内生产总值（ 之间不 说明二氧化硫排放量（SO2it, 吨）与人均国内生产总值（RGDPit, 元）之间不 知数据一定非常散。 存在线性关系。 存在线性关系。由可决系数 R2 = 0.0005 知数据一定非常散。 二次多项式混合模型估计结果是 SO2it = 423499.3 + 23.4691 RGDP it - 0.00055 RGDP it 2 （8.0） （3.2） ） ） （-3.3） ） R2 = 0.0315，DW=0.12, N×T= 29×12= 348 ， × × 说明二氧化硫排放量 二氧化硫排放量（ 人均国内生产总值（ 说明二氧化硫排放量（SO2it）与人均国内生产总值（RGDPit）有可能存在二 知数据一定非常散。 次非线性关系。 次非线性关系。由可决系数 R2 = 0.0315 知数据一定非常散。 据此就可以建立二次多项式形式的面板数据模型吗 首先分析数据散点图 分析数据散点图。 据此就可以建立二次多项式形式的面板数据模型吗？首先分析数据散点图。
二氧化硫排放量（ 人均国内生产总值（ 面板数据散点图。 数据散点图 二氧化硫排放量（SO2it）与人均国内生产总值（RGDPit）面板数据散点图。
关系的面板数据研究 案例 1：工业 SO2 排放及人均 GDP 关系的面板数据研究 ：
SO2_95_06 2400000 2000000 1600000 1200000 800000 400000 0 0 10000 20000 30000 RGDP 40000 50000 60000
SO2_95_06
SO2_95_06F1
2500000 2000000 1500000 1000000 500000 0 -500000 0
SO2_95_06 vs. Polynomial (degree=2) of RGDP
10000
20000
30000 RGDP
40000
50000
60000
线性混合模型的回归直线
SO2_BJ SO2_TJ SO2_HEB SO2_SX SO2_NMG SO2_LN SO2_JL SO2_HLJ SO2_SH SO2_JS 2400000 2000000 1600000 1200000 800000 400000 0 0 10000 20000
SO2_ZJ SO2_AH SO2_FJ SO2_JX SO2_SD SO2_HEN SO2_HUB SO2_HUN SO2_GD SO2_GX
SO2_95_06
SO2_BJ SO2_TJ SO2_HEB SO2_SX SO2_NMG SO2_LN SO2_JL SO2_HLJ SO2_SH SO2_JS 2400000 2000000 1600000 1200000 800000 400000 0 0 10000 20000
以每个截面观测值为一种符号的面板数据散点图如下（ 以每个截面观测值为一种符号的面板数据散点图如下（图中把 1995、2001 和 2006 年 面板数据散点图如下 、 有逐年增加的趋势。 数据分别连在一起。）：发现二氧化硫排放量（SO2）有逐年增加的趋势。 数据分别连在一起。）：发现二氧化硫排放量（ 。）：发现二氧化硫排放量
关系的面板数据研究 案例 1：工业 SO2 排放及人均 GDP 关系的面板数据研究 ：
个省级地区（不包括重庆、西藏和港澳台地区） 以中国 29 个省级地区（不包括重庆、西藏和港澳台地区）1995-2006 年间 12 年的面板数据来对我国的经济增长与环境问题做出分析， 年的面板数据来对我国的经济增长与环境问题做出分析，所选数据均为平衡 面板数据， 组数据。 其中， RGDP 表示人均国内生产总值 单位： ） 面板数据， 348 组数据。 共 其中， （单位： 元 ， SO2 表示工业二氧化硫排放量（单位：吨）。用 BJ、TJ、HEB、SX、NMG、 表示工业二氧化硫排放量（单位： ）。用 、 、 、 、 、 LN、JL、HLJ、SH、JS、ZJ、AH、FJ、JX、SD、HEN、HUB、HUN、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 GD、GX、HAN、SC、GZ、YN、SHX、GS、QH、NX、XJ 分别表示北京、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 分别表示北京、 天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、 天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安 徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、四川、贵 福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、四川、 云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。 州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。 各地区 1995-2006 的人均国内生产总值和工业二氧化硫排放量数据均来 中国统计年鉴》。 自于 1996-2007 年《中国统计年鉴》。
面板数据模型形式的选择
张晓峒
南开大学数量经济研究所 南开大学数量经济研究所
nkeviews@
面板数据模型形式的选择
张晓峒
【摘要】 面板数据模型除了应用 F 检验和 Hausman 检验确定 摘要】 应该建立混合模型、固定效应模型还是随机效应模型之外， 应该建立混合模型、固定效应模型还是随机效应模型之外， 如何恰当地选择模型的形式也是一个重要问题。 如何恰当地选择模型的形式也是一个重要问题。本文运用多 组经济数据展示模型形式的选择过程以及模型形式不合理时 对模型参数估计带来的影响。 对模型参数估计带来的影响。
案例 1：工业 SO2 排放及人均 GDP 关系的面板数据研究 ： 关系的面板数据研究
SO2_95 SO2_96 SO2_97 SO2_98 2400000 2000000 1600000 1200000 800000 400000 0 0 10000 20000 30000 RGDP 40000 50000 60000 SO2_99 SO2_00 SO2_01 SO2_02 SO2_03 SO2_04 SO2_05 SO2_06
关系的面板数据研究 案例 1：工业 SO2 排放及人均 GDP 关系的面板数据研究 ：
SO2_95_06 vs. Polynomial (degree=3) of RGDP 2400000 2000000 1600000 1200000 800000 400000 0 0 10000 20000 30000 RGDP 40000 50000 60000
800000 so2 700000 600000 500000 400000 300000 200000 rgdp 100000 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000
案例 1： ： 关系的面板数据研究 工业 SO2 排放及人均 GDP 关系的面板数据研究
Grossman and Krueger (1991) 用人均收入变化的三类效应来解释该 用人均收入变化的三类效应来解释该 现象的出现 经济发展意味着更大规模的经济活动与资源需求量, 的出现: 现象的出现: 经济发展意味着更大规模的经济活动与资源需求量, 因而对环境产生负面的规模效应 但同时经济发展又通过正的技术进 对环境产生负面的规模效应； 因而对环境产生负面的规模效应；但同时经济发展又通过正的技术进 步效应(例如更为环保的新技术的使用)以及结构效应 结构效应( 步效应(例如更为环保的新技术的使用)以及结构效应(例如产业结构 的升级与优化) 减少了污染排放、改善了环境质量。因此, 的升级与优化) 减少了污染排放、改善了环境质量。因此, 这三类效 型曲线关系。 应共同决定了环境质量与经济发展之间的这一倒 U 型曲线关系。
SO2_HAN SO2_SC SO2_GZ SO2_YN SO2_SHX SO2_GS SO2_QH SO2_NX SO2_XJ