发布时间：2019-01-04 11:58:48  |  来源：中国网·中国发展门户网  |  作者：刘晨曦  |  责任编辑：刘晨曦

产业结构现代化研究的面板数据模型分析

 

面板数据模型分析是现代化研究定量分析的重要方法。它旨在同时利用时间序列数据和截面数据建立综合分析模型，拓展分析维度，弥补因单纯的时间序列分析和单纯的截面分析所存在的不足，发现更多的影响因素，构建更为精准的分析模型，进而有效降低规律分析和趋势分析的误差（李子奈等，2000；白仲林，2008；王志刚，2008；巴尔塔基，2010）。

 

首先，检验面板数据的平稳性。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。单位根检验目前是较为常用的数据平稳性检验方法。

 

其次，检验协整关系。为了考察变量间长期均衡关系，确保方程回归结果的准确性，需要进行协整检验。常用的协整检验方法有Pedroni法、Kao法、Johansen法等。

 

其三，选择面板模型。面板数据模型的一般形式如下：

 

其中，i = 1, 2,……N,表示N个个体；t =1, 2,……T,表示已知的T个时间点；yit是被解释变量对个体i在t时的观测值；xkit是第k个非随机解释变量对于个体i在t时的观测值；bkt是待估计的参数；μit是随机误差项。当N=1时，此时的面板数据模型还原为时间序列模型；当T=1时，此时的面板数据模型还原为截面数据模型。用矩阵表示的面板数据模型如下：

 

面板数据的静态模型大致有三大类：混合回归模型（不存在个体或截面的显著性差异）、固定效应模型（对于不同的截面或不同的时间序列，只有截距不同而斜率相同）、随机效应模型（存在个体和时间变化的随机性因素）。在面板数据分析模型形式的选择方法上，经常采用F检验决定选用混合模型还是固定效应模型，然后用Hausman检验确定应该建立随机效应模型还是固定效应模型。

 

其四，模型结论分析。

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