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面板数据I——变截距模型1.1PooledCrossSection数据Pooledcrosssection数据是指不同时点（可能）不同截面的数据。而面板数据是指不同时点相同截面的数据。在面板数据中，同一截面不同时点的观测值不会是独立的。因为，这些数值可能受到共同因素的影响。Paneldata也叫做longitudinaldata。混合数据增加了样本容量，因此提高了估计的精度和检验功效。同时，混合数据也被用于考察变量分布随着时间的变化，或者变量之间的关系随着时间的变化规律。考察的方法是加入时间虚拟变量。例：NationalOpinionResearchCenter’sGeneralSocialSurvey搜集了1972~1984年妇女就业、家庭等相关数据。利用数据分析家庭小孩个数的变化规律。控制变量包括：教育程度、年龄、种族、地区、生活环境（农村、城镇、小城市等）。（数据文件：fertil1.raw）kids=0+1educ+2age+3age2+4race+5farm+6town+7D74+8D76+9D78+10D80+11D82+12D84+ut例：接受教育程度对工资的影响以及工资的性别差异（File：cps.wfl；datafile:cps78_85.raw）模型设定：log(wage)=0+1y85+2educ+3y85educ+4exper+5union+6female+7y85female+ut模型估计：结论分析：例：废物焚化厂对周边房屋价格的影响（File：kielmc.wfl；datafile:kielmc.raw）KielandMcClain(1995)研究了废物焚化厂对周边（NorthAndover,Massachusetts）房屋价格的影响。1978年有消息流传要在NorthAndover建立废物焚化厂，1981年正式动工（1985年正式运营）。利用1978年、1981年的房屋价格数据检验：废物焚化厂周边的房屋价格低于远处的房屋价格。房屋价格为实际价格（排除物价指数的影响）。要分析废物焚化厂对周边房屋价格的影响，不能简单回归如下模型：rprice=0+1nearinc+u,比如利用1981年的数据进行回归，那么1体现了81年近处价格与远处价格的差异，但1没有体现焚化厂对近处房屋价格的影响。因此，要分析焚化厂对近处房屋价格的影响，应该观察近处与远处的房屋价格在1981的差异年是否比1978年的差异有了明显的变化。方程设定如下：rprice=0+1y81+2nearinc+3(y81nearinc)+u,其中，nearinc为0-1虚拟变量。y81=0，nearinc=0，rprice=0+u。因此，0体现了1978年远处的房屋平均价格。y81=0，nearinc=1，rprice=0+2+u。因此，（0+2）体现了1978年近处的房屋价格，2体现了1978年近处房屋价格与远处房屋价格的差异。y81=1，nearinc=0，rprice=0+1+u。（0+1）体现了1981年远处的房屋价格，1体现了远处房屋价格在81年与78年的差异。y81=1，nearinc=1，rprice=0+1+2+3+u。（0+1+2+3）体现了1981年近处的房屋价格，（2+3）体现了1981年近处与远处的房屋价格差异。这样可以清晰地看出，3体现了近处与远处的房屋价格在1981的差异年是否比1978年的差异。问题就归结于检验3的显著性。练习题：1．回归方程，进行检验并解释其含义。Log(rprice)=0+1y81+2nearinc+3(y81nearinc)+u2．加入其它控制变量（房龄、距市中心距离、卧室数目等）重新回归方程进行检验。1.2面板数据定义时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据是同时在时间和截面上取得的二维数据。所以，面板数据（paneldata）也称时间序列截面数据（timeseriesandcrosssectiondata）或混合数据（pooldata）。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（crosssection）上看，是由若干个体（entity,unit,individual）在某一时期构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinalsection）上看每个个体都是一个时间序列。面板数据用双下标变量表示。例如yit,i=1,2,…,N;t=1,2,…,TN表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，yi.,(i=1,2,…,N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y.t,(t=1,2,…,T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的...