產業結構現代化研究的面板數據模型分析
面板數據模型分析是現代化研究定量分析的重要方法。它旨在同時利用時間序列數據和截面數據建立綜合分析模型，拓展分析維度，彌補因單純的時間序列分析和單純的截面分析所存在的不足，發現更多的影響因素，構建更為精準的分析模型，進而有效降低規律分析和趨勢分析的誤差（李子奈等，2000；白仲林，2008；王志剛，2008；巴爾塔基，2010）。
首先，檢驗面板數據的平穩性。為了避免偽回歸，確保估計結果的有效性，我們必須對各面板序列的平穩性進行檢驗。單位根檢驗目前是較為常用的數據平穩性檢驗方法。
其次，檢驗協整關系。為了考察變量間長期均衡關系，確保方程回歸結果的準確性，需要進行協整檢驗。常用的協整檢驗方法有Pedroni法、Kao法、Johansen法等。
其三，選擇面板模型。面板數據模型的一般形式如下：
其中，i = 1, 2,……N,表示N個個體；t =1, 2,……T,表示已知的T個時間點；yit是被解釋變量對個體i在t時的觀測值；xkit是第k個非隨機解釋變量對于個體i在t時的觀測值；bkt是待估計的參數；μit是隨機誤差項。當N=1時，此時的面板數據模型還原為時間序列模型；當T=1時，此時的面板數據模型還原為截面數據模型。用矩陣表示的面板數據模型如下：
面板數據的靜態模型大致有三大類：混合回歸模型（不存在個體或截面的顯著性差異）、固定效應模型（對于不同的截面或不同的時間序列，只有截距不同而斜率相同）、隨機效應模型（存在個體和時間變化的隨機性因素）。在面板數據分析模型形式的選擇方法上，經常采用F檢驗決定選用混合模型還是固定效應模型，然后用Hausman檢驗確定應該建立隨機效應模型還是固定效應模型。
其四，模型結論分析。
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