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2 2面板数据模型的估计（第1页）

2。2面板数据模型的估计

在Pool窗口中点击菜单Proc→Estimate，弹出如图126所示对话框。

图126

在图126的对话框上部，Depe　variable表示输入被解释变量，可以是一个变量名，也可以是一个表达式，在此例中输入cp?。

在对话框的右部，在os中输入系数相同的解释变量，如31个省市收入对消费的系数是相同的，则在这项中输入y?。在Cross－se　specific中输入横截面变斜率解释变量，如要建立变斜率的收入消费模型，即对于不同省市，收入对消费的斜率是不同的，则在此项中输入y?。而Period　specific中是输入斜率随时间而变化的变量。

在对话框的左部Estimatiohod中的选择项是针对截距项的：

（1）　Cross－se：表示截距项在横截面个体上的变化。点击下拉菜单，可有三个选项：None（表示截距项在横截面个体上没有变化，即各横截面个体的截距项是相同的）；Fixed（表示个体固定效应）；Random（表示个体随机效应），如图127所示。

图127

（2）　Period：表示截距项在时间上的变化。点击下拉菜单，可有三个选项：None（表示截距项在时间上没有变化，即各时期的截距项是相同的）；Fixed（表示时点固定效应，即截距项在不同时期是不相同的，但这种不同不是随机变化的）；Random（表示时点随机效应，即截距项在不同时期是不相同的，但这种不同是随机变化的）。

一、混合回归模型估计

在Pool　Estimatio　variable中输入os中输入c　yp?（c表示截距项），其他选择项如图128所示，点击确定，则得到混合回归的估计结果，如图129所示。

图128

图129

模型标准格式如下：

Ｃ∧it＝８７０．６5＋０．６５Ｙit

t：（８．４７）（６２．１７）

二、固定影响模型估计

在Pool　Estimatio　variable中输入os中输入c　yp?（c表示截距项），在Cross－se中选择Fixed，其他选择项如图1210所示，点击确定，则得到固定影响模型的估计结果，如图1211所示。

图1210

图1211

从图1211可知，31个省市自治区城镇居民家庭人均年边际消费倾向均为0。552，自主性消费（截距项）有很大差异，如表124所示。

表124全国31省市自治区自主性消费水平

地区自主性消费

水平（元）地区自主性消费

水平（元）地区自主性消费

水平（元）

广东省3066。09福建省1776。53安徽省1486。75

北京市3050。22湖北省1753。70青海省1457。59

上海市2955。21甘肃省1705。62贵州省1412。96

重庆市2501。59吉林省1659。79山东省1393。78

浙江省2470。95宁夏1657。24河北省1388。96

西藏2265。71云南省1647。26广西1377。02

天津市2218。72内蒙古1620。24黑龙江省1333。89

陕西省1964。33新疆1580。79山西省1284。16

辽宁省1947。03海南省1561。05江西省1109。25