第十篇 面板数据.pdf

第十章 面板数据模型初步 第一节 面板数据模型分类 第二节 固定效应模型 第三节 随机效应模型 第四节 面板数据模型设定检验方法 第五节 案例分析 第一节 面板数据模型分类 从形式上看，面板数据与截面数据或时间序列数据的区别在于变量用双下标表示， 例如： x y , i, 1,2, N ,t ; 1,2,T , it it 其中 i 对应面板数据中不同个体，如个人、家庭、企业或国家等，N 表示面板数据中含有 1 N 个个体；t 对应面板数据中不同时间，T 表示时间序列的最大长度。对于面板数据，如 果数据是完整的，即每个个体在相同的时期内都有观测记录，称此面板数据为平衡面板 数据（balanced panel data ）；若面板数据中的个体在相同时期内缺失若干个观测值，称 此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data ），例如，考虑时间跨度为 20 年的 企业生产函数问题，在此期间若某些企业倒闭，将缺失有关数据。 例 1：2002-2009 年中国西部 9 个省市区的城镇居民家庭人均支出（CP ）和人均收入（IP ） 数据见表 1 和表 2 。数据是8 年的，每一年都有 9 个数据，共 72 组观测值。 人均支出和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有 9 个个体。人均支出和收入 的面板数据从纵剖面观察分别见图 1 和图 2 。 表 1 2002—2009 年中国西部 9 个省市区的城镇居民家庭人均支出数据 地区人均消费 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 CP-SC （四川） 5413.08 5759.21 6371.14 6891.27 7524.81 8691.99 9679.14 10860.2 CP-CQ （重庆）6360.24 7118.06 7973.05 8623.29 9398.69 9890.31 11146.8 12144.1 CP-YN （云南） 5827.92 6023.56 6837.01 6996.9 7379.81 7921.83 9076.61 10201.8 CP-GZ （贵州） 4598.28 4948.98 5494.45 6159.29 6848.39 7758.69 8349.21 9048.3 CP-GS （甘肃） 5064.24 5298.91 5937.3 6529.2 6974.21 7875.78 8308.62 8890.8 CP-NX （宁夏） 5104.92 5330.34 5821.38 6404.31 7205.57 7817.28 9558.29 10280 CP-QH （青海）5042.52 5400.24 5758.95 6245.26 6530.11 7512.39 8192.56 8786.5 CP-SX （陕西） 5378.04 5666.54 6233.07 6656.46 7553.28 8427.06 9772.07 10705.7 CP-XJ （新疆） 5636.4 5540.61 5773.62 6207.52 6730.01 7874.27 8669.36 9327.6 2 表 2 2002—2009 年中国西部 9 个省市区的城镇居民家庭人均收入数据 地区人均消费 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 CP-SC （四川）6988.56 7488.49 8261.44 9003.59