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二、面板數據的優點和局限性
1.面板數據的優點
使用面板數據具有下列一些好處:
(1)可以控制個體異質性。面板數據能反映個體、企業、州或國家之間存在的異質性,即時間上和空間上的異質效應。而時間序列數據和橫截面分析沒有控制這種異質性,因而其結果很可能是有偏的。
(2)面板數據模型容易避免多重共線性問題。面板數據具有更多的信息;面板數據具有更大的變異;面板數據的變量間更弱的共線性;面板數據模型具有更大的自由度以及更高的效率。
(3)面板數據更適合于研究動態調整過程。面板數據適用于研究失業、貧困等經濟狀態的持續性問題的研究。如果這些面板數據的時期數足夠長,它們就能夠清楚地反映對經濟政策變化的調整速度。比如,在衡量失業問題時,橫截面數據可以估計出人口中多大一部分比例在給定的時間處于失業狀態,多個截面可以反映這一比例如何隨時間而變化。但是,只有面板數據才能估計出在某個時期失業人中有多大一部分在另一個時期仍處于失業狀態。
(4)面板數據還可以識別、測量單純使用橫截面或時間序列數據無法估計的影響。對于由婦女組成的橫截面樣本,其中年平均就業率是50%,這可能是由于下面兩種原因導致的:①每個婦女在任一給定年份有50%的概率就業;②樣本中有50%的人一直有工作,50%的人根本不工作。情況①中的工作轉換頻率很高,而情況②中沒有工作轉換,只有使用面板數據才能區分這兩種情況。
(5)與純橫截面數據或時間序列數據相比,面板數據模型允許構建并檢驗更復雜的行為模型。比如,對技術效率問題使用面板數據建模研究效果更好(Bahagi&Griffin,1988:Baltagi,Griffin&Rich,1995;Koop&Steel,2001)。另外,在分布滯后模型中使用面板數據比使用純時間序列數據需要的約束條件更少(Hsiao,2003),因為通常使用(teneral momentmethod)估計。
(6)基于個體、企業或家庭所搜集的微觀面板數據與在宏觀層次上所搜集的類似變量相比更加準確,而且還可能消除企業或個體數據匯總所導致的偏倚。
(7)與時間序列分析中進行單位根檢驗遇到的非標準分布問題不同,面板單位根檢驗通常具有標準的漸近分布。
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