静态面板
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（面板单位根检验—面板协整—回归分析）面板数据分析方法：面板单位根检验—若为同阶—面板协整—回归分析—若为不同阶—序列变化—同阶建模随机效应模型与固定效应模型的区别不体现为R2的大小，固定效应模型为误差项和解释变量是相关，而随机效应模型表现为误差项和解释变量不相关。
先用hausman检验是fixed 还是random，面板数据R-squared值对于一般标准而言，超过0.3为非常优秀的模型。
不是时间序列那种接近0.8为优秀。
另外，建议回归前先做stationary。
很想知道随机效应应该看哪个R方？很多资料说固定看within，随机看overall，我得出的overall非常小0.03，然后within是53%。
fe和re输出差不多，不过hausman检验不能拒绝，所以只能是re。
该如何选择呢？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,Levin andLin(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。
面板数据分析步骤
面板数据分析方法步骤全解面板数据的分析方法或许我们已经了解许多了，但是到底有没有一个基本的步骤呢？那些步骤是必须的？这些都是我们在研究的过程中需要考虑的，而且又是很实在的问题。
面板单位根检验如何进行？协整检验呢？什么情况下要进行模型的修正？面板模型回归形式的选择？如何更有效的进行回归？诸如此类的问题我们应该如何去分析并一一解决？以下是我近期对面板数据研究后做出的一个简要总结，和大家分享一下，也希望大家都进来讨论讨论。
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,Levin and Lin(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。
如果解释变量包含被解释变量的滞后值
我国制造业行业R&D存量对增加值弹性测度——基于静态和动态面板分析
Ｒｏ ｒ １ ９ 为 代 表 的 内 生 增 长 理 论 认 为 ， 本 积 累 尽 管 是 经 济 增 长 的 条 件 ， 技 术 进 ｍｅ （ ９ ０） 资 但
步 独 立 于 资 本 之 外 ， 业 研 发 的 激 励 和 产 品 的 革 新 决 定 了 经 济 增 长 率 ．因 此 研 究 Ｒ＆Ｄ 对 企
［ 中图分 类号］ ８ ２ Ｃ １
［ 文献标识码 ］ Ａ
［ 文章 编号］０ ４— ０ ７ ２ １ ）２— ０ １ Ｏ １０ ７７ （０ ２ ０ ０ ９ 一 ５
１ 引言 、
经 济 增 长理 论 认 为 科 技 进 步 是 经 济 增 长 的 内 生 动 力 ， 是 改 革 现 代 生 产 方 式 的途 也 径 ． ０世 纪 ８ 年 代 到 本 世 纪 初 ， 络 技 术 的 发 展 带 动 了 世 界 经 济 快 速 增 长 证 明 了 科 学 技 ２ ０ 网
— —
基 于静 态和动 态 面板 分析
杨 永查 ， 吕介 民
（ 安徽财经大学 统计与应用数学学院 ， 安徽 蚌埠 ２ ３４ ） ３０ １
［ 摘
要］ 通过永续盘存法估计 了 １９ ９７—２０ ０ ８年 Ｒ ＆Ｄ资本存 量 ， 用引进 Ｒ Ｄ存量 的柯 布道格 拉斯 生产 函数 ， 利 ＆ 考察
１９ ９ ６—２ ０ 年 我 国 高 技 术 产 业 ２１部 门 面 板 数 据 考 察 了 各 类 技 术 投 入 ｘｌｔ 产 率 增 长 的 关 ０４ ： ￣ ，ｔ 系 ， 示 Ｒ＆Ｄ ￣ｊ 国 高 技 术 产 业 生 产 率 提 高 的 推 动 作 用 最 为 显 著 ． 琴 梅 等 （ ０１ 指 出 显 － ，中 － 王 ２ １）
２１ ０ ２年 ４月 第２ ９卷 第 ２期
面板数据分析方法
上海
山西
天津
27
浙江
面板数据散点图 15 个地区 7 年人均消费对收入的面板数据散点图见图 6 和图 7。
图 6 中每一种符号代表一个年度的截面散点图（共 7 个截面）。相当于 观察 7 个截面散点图的叠加。图 7 中每一种符号代表一个省级地区的 7 个观测点组成的时间序列。相当于观察 15 个时间序列。
y it x i't zi' u iit (i 1 ,2 , N ;t 1 ,2 , T )
其中：
为k
1 的矩阵，x
' it
为k个解释变量的第i个个体在
第t时期的观测值，为 1 k 的矩阵。zi为不随时间
而变的个体特征，即 zit zi,t 。扰动项由 (ui it )
两部分构成，被称为“复合扰动项”。
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000 2000 4000 6000 8000
IP_T 10000 12000 14000
图8
2021/4/14
图9
30
第一节 面板数据的基本问题 第二节 面板数据的模型形式 第三节 面板数据模型的估计方法
2021/4/14
31
例1：居民消费行为与收入的关系
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35
个体效应模型
y it x i't zi' u iit
(i 1 ,2 , N ;t 1 ,2 , T )
复合扰动项：(ui it )
不可观测的随机变量 u
是代表个体异质性的截距项。
l（ n P i) t I0 ＋ C 1 l( C n i) t S 2 R C i tL 3 R iT tC it(14.I 1.3)
高素质劳动力集聚对产业结构升级的影响效应
高素质劳动力集聚对产业结构升级的影响效应任栋 崔雁冰摘 要：随着我国劳动力规模出现拐点和老龄化程度加剧，人才的战略地位不断提升，成为地区间激烈争夺的重要资源。
本文从产业结构升级视角着眼，通过构建静态面板模型和空间计量模型，检验了高素质劳动力集聚对地区产业结构的影响及空间效应。
分析结果表明，劳动力整体素质的提高有利于产业结构升级，并产生正向外部效应，高素质劳动力集聚对地区产业结构升级具有显著的正向促进作用，但将对流出地区产生负向的外部空间效应。
关键词：高素质劳动力 产业结构升级 空间面板模型作者任栋，经济学博士，山东省宏观经济研究院助理研究员（济南250014）；崔雁冰，山东省宏观经济研究院助理研究员（济南 250014）。
一、文献综述人才是经济社会发展的基础支撑和第一资源，其中高素质人才是科技创新和产业升级的第一动力。
自从舒尔茨提出人力资本理念以来，人力资本在经济学中的地位迅速提升，成为分析经济宏观现象必不可少的重要因素。
学术界基本认同了加大人力资本投资，特别是教育投资，对经济的可持续发展和产业创新具有关键性作用。
人力资本水平的提升对经济的影响并不仅仅局限在量的提高，更为重要的是质的转变，通过“干中学”和知识外溢效应，高素质人才能够有效地促进技术的创新（Romer，1989）、引进与吸收（Ciccone & Papaioannou，2006；Acemoglu， 2003），从而推动产业结构转化。
何菊莲等（2013）实证研究了高等教育人力资本对产业结构优化升级的促进效应；王健等（2013）总结了人力资本高素质劳动力集聚对产业结构升级的影响效应影响产业结构的三种机制，即技术进步、收入提高以及城镇化，实证检验了人力资本对产业结构升级具有显著的促进作用，同时发现高等教育和中等教育对产业结构升级的影响存在明显的差异。
随着众多学者对人力资本的广泛关注，一些新的理论开始涌现，陈凌等（1997）提出了人力资本的“配置能力”可以促进资源的优化配置；陈晓光（2005）提出了高素质人力资本具有“向下兼容”的特征，而低水平劳动力无法替代高水平劳动力，不同层次的人力资源对经济发展具有异质性；代谦等（2006）认为人力资本的外部性特征是国家核心竞争力的主要体现。
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。
STATA面板数据回归(固定效应-随机效应-Hausman检验)
8.2.1
固定效应模型
Hale Waihona Puke 模型的基本设定和假设条件 若视 ai 为固定效应，模型 (8.1) 可以采用向量的形式表示为： yi = ai 1T + xi β + ε i (8.3)
其中, yi = ( yi 1 , yi 2 , · · · , yi T ) , xi = (xi 1 , xi 2 , · · · , xi T ) , ε i = (εi 1 , εi 2 , · · · , εi T ) , 1T 是一个所有元 素都为 1 的 T × 1 列向量。 我们有如下两个基本假设：3 假设 1 : E [ε i |xi , ai ] = 0 假设 2 : V ar [ε i |xi , ai ] = σ 2 IT (8.5) (8.4)
8.2. 静态面板数据模型
5
任。所以我们有必要先进行一些变换以消除固定效应，进而对简化的模型进行估计，本小节和 下一小节介绍的这两种方法都是基于此目的进行的。 我们首先将所有观察值进行堆叠，于是模型 (8.1) 可用矩阵形式表示为： y = Da + Xβ + ε (8.6)
ε 1 , ε 2 , · · · , ε N ) , 均 为 N T × 1 向 量, D = I N ⊗ 1T , a = 其 中 ， y = (y1 , y2 , · · · , y N ) , ε = (ε (a1 , a2 , · · · , a N ) 。考虑到 D 矩阵的构造形式，它事实上对应着 N 个虚拟变量。因此，模型 (8.6) 等价于给混合 OLS 模型 y = Xβ + ε 加入 N 个虚拟变量。 在正式估计模型之前，我们先定义一些有用的矩阵运算，它们将在后面的分析中反复 使用。定义 DD = I N ⊗ JT , 其中， JT = 1T 1T 为 T × T 维矩阵，每个元素均为 1。同时， ¯T , J ¯T = (1/ T )JT 是 T × T 维矩阵，每个元素均为 1/ T ; 我们定义 P = D(D D)−1 D = I N ⊗ J Q = I N T − D(D D)−1 D = I N T − P 。矩阵 P 和 Q 都具有如下性质： (1) 对称、幂等性: P = P , 且 P2 = P ; (2) 正交性: PQ = 0 ; (3) 和为单位矩阵: P + Q = I N T . 我们可以从上述三个性质中的任意两个推导出第三个。易于证明， QD = 0 ，因此，我们可以 通过在等式 (8.6) 两边同时左乘 Q 以消除固定效应： Qy = QXβ + Qε 变换后的模型的 OLS 估计量为：5 ˆWG = (X QX)−1 X Qy β 方差估计量为： ˆ W G ) = σ 2 (X QX)−1 Var(β 显然， σ 2 的一致估计量为： σ ˆ2 = 1 ˆ WG ) (Qy − QXβ ˆ WG ) (Qy − QXβ NT −N −K (8.10) (8.9) (8.8) (8.7)
如何在计算机上设置静态IP地址
如何在计算机上设置静态IP地址在计算机网络中，IP地址是标识和定位计算机设备的重要信息。
静态IP地址是指在计算机上手动设置的固定IP地址，与之相对的是动态IP地址，由网络服务自动分配。
在某些情况下，需要为计算机设置静态IP地址，以确保网络连接的稳定性和安全性。
本文将介绍如何在计算机上设置静态IP地址。
1. 打开网络设置首先，我们需要打开计算机的网络设置界面。
在Windows系统中，可以通过控制面板或者系统设置中的网络选项找到网络设置。
在Mac系统中，打开“系统偏好设置”，然后点击“网络”。
2. 选择网络适配器在网络设置界面中，我们可以看到各种网络适配器的列表，包括以太网、Wi-Fi等。
根据实际情况选择要设置静态IP地址的网络适配器，然后点击相应的设置按钮。
3. 配置IP地址接下来，我们需要手动配置IP地址。
在IPv4设置或者TCP/IP设置中，选择手动配置IP地址的选项。
在静态IP地址字段中，输入所需的IP地址。
确保IP地址与网络中的其他设备不冲突，并且在同一子网中。
4. 配置子网掩码在静态IP地址设置中，还需要配置子网掩码。
子网掩码是一个用于划分网络的32位二进制数，它与IP地址配合使用来定义网络中的主机和子网。
一般情况下，子网掩码为255.255.255.0，但根据网络规模和需求可能会有所不同。
5. 配置网关网关是计算机网络中的重要设备，用于连接不同网络之间的数据传输。
在设置静态IP地址时，需要配置网关的IP地址，以确保网络正常连接。
通常情况下，网关的IP地址为网络中的路由器或者交换机的IP 地址。
6. 配置DNS服务器DNS服务器用于解析域名和IP地址之间的转换。
在设置静态IP地址时，我们还需要配置DNS服务器的IP地址，以便计算机能够正常访问互联网资源。
可以手动输入ISP提供的DNS服务器IP地址，也可以选择使用公共的DNS服务器。
7. 保存设置并重启完成所有的IP地址配置后，点击保存并关闭网络设置界面。
技术进步对二氧化碳排放的影响分析--基于静态和动态面板数据模型
技术进步对二氧化碳排放的影响分析--基于静态和动态面板数据模型李沙沙;牛莉【摘要】深入研究技术进步对节能减排的作用，对于协调中国经济发展和环境保护的关系具有重要的现实意义。
本文基于2000～2011年中国30个省份的面板数据，分别应用静态和动态面板数据模型，考察技术进步对二氧化碳排放的影响。
静态和动态面板数据模型都表明前一期技术进步能够显著地减少本期二氧化碳排放，技术进步对节能减排有显著的作用，但是技术进步对节能减排的作用有一定的时滞。
因此，中国应该加大研发投入，鼓励技术创新，加快技术扩散的速度。
%An empirical analysis of the role of technology advance on energy-saving and emission-abating is significant for coordinating the relationship between economic development and environmental protection in China.Based on the panel data of 30 provinces in China from 2000 to 2011,this paper uses the static and dynamic panel data models respectively to probes into the impact of technology advance on carbon dioxide(CO2 )emissions.It can be concluded that both the static and dynamic panel data models show that the previous technology can significantly reduce current CO2 emissions,in other words,technology advance has important effects on energy-saving and emission-abating.However,the impacts of technology advance on energy-saving and emission-abating are of a certaindelay.Therefore,Chinese should increase investment in research and development,encourage technological innovation,accelerate the rate oftechnology diffusion and prepare for the development of low-carbon economy.【期刊名称】《经济与管理研究》【年(卷),期】2014(000)010【总页数】8页(P19-26)【关键词】技术进步;碳排放;面板数据模型【作者】李沙沙;牛莉【作者单位】东北财经大学产业组织与企业组织研究中心，大连市，116025;东北财经大学产业组织与企业组织研究中心【正文语种】中文【中图分类】X196改革开放以来，中国经济发展取得了长足的进步。