动态面板数据模型和空间滞后面板数据模型的比_省略_基于被解释变量时空依赖特征的_

动态面板空间计量模型
动态面板空间计量模型是一种常见的计量经济学方法，适用于分析空间数据的面板数据。

它综合了时间序列和横截面数据的特点，可以更准确地捕捉时间和空间的交互作用，是一种具有实际应用价值的方法。

该模型是在静态面板空间计量模型的基础上进行发展的，其最大的特点是将每个空间单位（区域）的时间序列数据与其邻近区域的数据进行融合，建立出相邻区域之间的关联性。

同时，该模型还考虑了时变的特点，即考虑空间单位之间的关联关系随时间的变化而变化。

具体而言，动态面板空间计量模型的核心是空间滞后项，即模型中每个变量对于相邻空间单位的值的影响，其可表示为：
Yit = αYit-1 + βWXit + γYst + εit
其中，Yit是该变量在i时期、t时间的取值；Yit-1表示该变量在上一期的取值；WXit是自变量；Yst指的是相邻区域的该变量取值的加权平均数；εit是误差项。

该模型还能够考虑其他因素对空间单位间关联关系的影响，比如时间趋势、控制变量等。

使用该模型可以估计出空间单位间关联关系的强度和方向，提供预测值以及对策略的评估等。

总之，动态面板空间计量模型是一种应用广泛的计量经济学方法，用于处理面板数据中的时间和空间交互作用，能对空间单位间的关联进行建模、预测和评估，以更好地理解经济现象。

空间面板数据模型探析作者：陈苍来源：《智富时代》2017年第04期一、引言面板数据即包含了截面数据的特性又包含时间序列数据特性，为一般回归分布提供了更为丰富的数据信息。

空间面板数据具有空间相关性，不是相互独立的，这违背传统模型的经典假设导致经典模型不再适用，但空间面板数据模型是能较好解决这一问题的模型。

空间面板数据模型分为空间滞后模型和空间误差模型，当被解释变量之间的空间依赖性对模型显得非常关键而导致了空间相关时即为空间滞后模型；当模型的误差项在空间上相关时即为空间误差模型。

空间面板数据模型能够解决综合时间序列和横截面数据的问题，获得数据之间更为本质的关系。

因此，研究和分析空间面板数据模型具有极大的意义。

二、发展历程在龙志和和李伟杰的《空间面板数据模型Bootstrap Moran I检验》提出误差项不服从经典假设，空间面板数据模型Moran I检验存在较大的水平扭曲，导致空间相关性检验失效。

本文采用改进的Bootstrap抽样方法，对空间面板数据模型的Moran I检验进行优化。

蒙特卡洛模拟结果表明，在误差项时间序列相关条件下，渐近Moran I检验和Bootstrap Moran I检验均具有较优越的检验水平和检验功效表现；在误差项时间序列相关条件下，渐近Moran I检验存在严重的水平扭曲，而Bootstrap Moran I检验能有效地矫正水平扭曲，且检验功效优于渐近Moran I检验，是更为有效的检验统计量。

当然，本文将常用的Bootstrap方法延伸至DB方法，为解决其运算量大的问题，采用FDB方法对DB方法进行优化，进而将各种FDB方法用于空间面板数据模型的Moran I检验，这是为了解决Bootstrap Moran I检验的有限样本性质。

在张华节和黎实的《面板数据单位根似然比检验研究》提出采用似然比类检验统计量进行面板单位根检验（简称为LR检验）研究，在局部备择假设成立的条件下，推导了其在无确定项，仅含截距项以及存在线性时间趋势项三种模型下所对应的渐近分布于局部渐近势函数。

动态sdm 系数解释
动态SDM（Spatial Durbin Model）是一种空间计量经济学模型，用于分析空间相关性对经济变量的影响。

动态SDM模型结合了
动态面板数据模型和空间滞后模型，能够同时考虑经济变量的动态
演化和空间相关性，因此具有较强的分析能力。

动态SDM模型的系数解释涉及到模型中的各个参数，主要包括
自变量系数、空间滞后系数和时间滞后系数。

自变量系数表示自变
量对因变量的影响程度，空间滞后系数表示空间相关性对因变量的
影响程度，时间滞后系数表示时间动态对因变量的影响程度。

自变量系数的解释可以通过系数的大小和符号来进行分析，正
负号代表了自变量与因变量之间的正向或负向关系，系数的大小则
代表了影响的强度。

空间滞后系数的解释涉及到空间相关性的影响，如果空间滞后系数显著且为正，表明因变量受到邻近地区因变量的
影响；如果时间滞后系数显著且为正，表明因变量受到过去时间点
因变量的影响。

需要注意的是，动态SDM模型的系数解释还需要考虑到空间误
差项和时间误差项的存在，以及模型的特定假设和限制条件。

因此，
在解释系数时，需要综合考虑模型的整体结构和参数设定，以确保对模型结果的准确理解。

总之，动态SDM模型的系数解释需要综合考虑自变量、空间滞后和时间滞后系数的大小、符号以及经济理论上的解释，同时也需要考虑模型的特定假设和限制条件，以确保对模型结果的准确理解和解释。

第七章面板数据模型的分析面板数据模型是一种广泛应用于计量经济学和实证研究领域的数据分析方法。

它的特点是利用了多个交叉时期和个体的数据来研究变量之间的关系，相比于截面数据模型和时间序列数据模型具有更为丰富的信息。

面板数据模型的分析可以从多个角度进行，以下是几种常见的分析方法：1.汇总统计分析：通过计算面板数据的平均值、标准差、最大值、最小值等统计量，可以对变量的总体特征进行汇总分析。

这种分析方法可以直观地了解变量的变化范围和分布情况。

2.横向分析：横向分析主要关注个体之间的差异，通过比较不同个体在同一时间点上的变量取值，可以研究个体特征、个体行为等方面的问题。

例如，可以比较不同公司在同一年份上的销售额，从而找出销售额较高或较低的公司有什么特点。

3.纵向分析：纵向分析主要关注个体随时间变化的特征，通过比较同一个体在不同时间点上的变量取值，可以研究个体的发展趋势、变化规律等方面的问题。

例如，可以比较同一家公司在不同年份上的销售额，分析销售额的增长趋势或变化原因。

4.固定效应模型：固定效应模型是面板数据模型中常用的一种建模方法。

它通过引入个体固定效应来控制个体特征对变量的影响，从而研究其他变量对个体的影响。

例如，可以研究公司规模对销售额的影响，控制掉公司固定效应后，观察销售额与公司规模的关系。

5.随机效应模型：随机效应模型是面板数据模型中另一种常用的建模方法。

它通过将个体固定效应视为随机变量，从而研究个体与时间的交互作用。

例如，可以研究公司规模对销售额的影响，同时考虑到不同公司的规模和销售额的随机波动。

6.固定效应与随机效应的比较：固定效应模型和随机效应模型分别考虑了个体固定效应和个体与时间的交互作用，它们各自有各自的优点和局限性。

通过比较两种模型的拟合优度、估计结果等指标，可以选择合适的模型来进行面板数据的分析。

7.动态面板数据模型：动态面板数据模型是对静态面板数据模型的扩展，它引入了变量的滞后项，来研究变量之间的动态关系。

引言概述面板数据（Paneldata）是一种特殊类型的数据，它同时包含了横向和纵向的信息。

对于研究人员来说，面板数据的分析具有重要的意义，因为它可以对个体、时间和个体在不同时间上的变异进行深入研究。

Stata是一种流行的统计软件，具备强大的面板数据分析功能，可以处理各种面板数据相关的统计问题。

本文将介绍Stata分析面板数据的方法与技巧。

正文内容一、数据准备与导入1.定义面板变量：在Stata中，我们需要先将面板数据转换为面板变量。

可以使用“xtset”命令来定义面板变量，并指定个体和时间的标识变量。

例如，命令“xtsetidyear”可以将变量“id”作为个体标识变量，“year”作为时间标识变量。

2.导入面板数据：Stata支持多种数据格式的导入，如Excel、CSV等。

可以使用“importdelimited”命令导入CSV格式的面板数据。

命令格式如下：“importdelimitedfilename,varnames(1)”.其中，filename是文件名，varnames(1)表示将第一行作为变量名。

二、面板数据的描述统计分析1.描述性统计：在面板数据分析中，我们首先需要对数据进行描述性统计。

可以使用“summarize”命令计算平均值、标准差、最小值、最大值等统计指标。

例如，“summarizevarname”可以计算变量varname的平均值、标准差等。

2.变量相关分析：面板数据中的变量通常具有时间序列的特征，因此，变量之间的相关性也具有时间相关性。

可以使用“xtcorr”命令来计算面板数据中变量的相关系数矩阵。

命令格式如下：“xtcorrvar1var2,pwcorr”.其中，var1和var2是需要计算相关系数的变量。

三、面板数据的固定效应模型分析1.固定效应模型简介：固定效应模型是一种常见的面板数据分析方法，它考虑了个体固定效应，并通过个体虚拟变量来捕捉个体固定效应对因变量的影响。

技术进步对二氧化碳排放的影响分析--基于静态和动态面板数据模型李沙沙;牛莉【摘要】深入研究技术进步对节能减排的作用，对于协调中国经济发展和环境保护的关系具有重要的现实意义。

本文基于2000～2011年中国30个省份的面板数据，分别应用静态和动态面板数据模型，考察技术进步对二氧化碳排放的影响。

静态和动态面板数据模型都表明前一期技术进步能够显著地减少本期二氧化碳排放，技术进步对节能减排有显著的作用，但是技术进步对节能减排的作用有一定的时滞。

因此，中国应该加大研发投入，鼓励技术创新，加快技术扩散的速度。

%An empirical analysis of the role of technology advance on energy-saving and emission-abating is significant for coordinating the relationship between economic development and environmental protection in China.Based on the panel data of 30 provinces in China from 2000 to 2011,this paper uses the static and dynamic panel data models respectively to probes into the impact of technology advance on carbon dioxide(CO2 )emissions.It can be concluded that both the static and dynamic panel data models show that the previous technology can significantly reduce current CO2 emissions,in other words,technology advance has important effects on energy-saving and emission-abating.However,the impacts of technology advance on energy-saving and emission-abating are of a certaindelay.Therefore,Chinese should increase investment in research and development,encourage technological innovation,accelerate the rate oftechnology diffusion and prepare for the development of low-carbon economy.【期刊名称】《经济与管理研究》【年(卷),期】2014(000)010【总页数】8页(P19-26)【关键词】技术进步;碳排放;面板数据模型【作者】李沙沙;牛莉【作者单位】东北财经大学产业组织与企业组织研究中心，大连市，116025;东北财经大学产业组织与企业组织研究中心【正文语种】中文【中图分类】X196改革开放以来，中国经济发展取得了长足的进步。

空间面板数据模型——基于空间计量的文献综述
李龙飞;虞吉海
【期刊名称】《经济管理学刊》
【年(卷),期】2024(3)1
【摘要】本文对计量经济学中的空间面板数据模型进行了文献综述。

近十几年来,具有空间交互作用的面板数据模型在实证研究中越来越重要,因为它考虑了动态和空间依赖性,并控制了不可观测的异质性。

利用面板数据,我们不仅可以有更大的样本量来提高估计的有效性,还可以研究一些横截面数据无法处理的问题,例如异质性和跨时间的状态依赖性。

本文首先详细介绍了各种空间面板数据模型,分为静态空间面板和动态空间面板两大类进行文献梳理,然后针对这两类情况详细介绍对应的估计方法,包括拟最大似然估计和广义矩方法,最后介绍了近年来空间面板数据模型的非参数估计。

【总页数】32页(P83-114)
【作者】李龙飞;虞吉海
【作者单位】上海财经大学经济学院;北京大学光华管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F064.1
【相关文献】
1.动态面板数据模型和空间滞后面板数据模型的比较——基于被解释变量时空依赖特征的“孪生性”分析
2.经济增长与其代价的空间效应分析\r——基于安徽省空
间面板数据模型的经验研究3.中国农业能源碳排放效率的空间异质性及其影响因素——基于空间面板数据模型的实证研究4.城镇居民文化消费的区域差异和空间效应分析——基于山西空间面板数据模型5.中国省域基础研究效率的空间分布及其影响因素——基于空间面板数据模型的实证研究
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第3期总第257期2012年3月商业经济与管理JOURNAL OF BUSINESS ECONOMICSNo．3Vol．257Mar．2013收稿日期：2012－06－18基金项目：暨南大学三期211项目“贸易壁垒风险测度及其损害的实证研究”（JJ211Y004）作者简介：杨仕辉（1965－），男，江西丰城人，暨南大学经济学院教授，经济学博士，研究方向为贸易政策与贸易环境。

WTO 贸易救济措施争端解决的绩效分析———基于动态非平衡面板数据模型系统GMM 检验杨仕辉，郭艳春（暨南大学经济学院，广东广州510632）摘要：文章在回顾相关研究的基础上考虑四阶段WTO 争端解决程序，根据WTO 争端案例结案时长不等的特点和多阶段策略选择难以量化的性质，建立WTO 贸易救济措施争端解决绩效动态非平衡面板数据模型，运用系统GMM 检验，对WTO 贸易救济措施争端解决绩效进行实证分析。

结果表明：积极援引WTO 争端解决机制是能够在一定程度上挽回贸易损失的，尤其是双方在争端解决过程中达成的磋商解决、请求专家组中止工作、相互满意解决或者败诉方执行WTO 决定等均对申诉方出口贸易具有促进作用；尽快结案将有利于申诉方，而WTO 争端解决案件的持续时间越长，越不利于申诉方。

关键词：争端解决；贸易救济措施；绩效；动态非平衡面板数据模型；WTO中图分类号：F740．41文献标识码：A文章编号：10002154（2013）03003411一、引言相比GATT 下的47年有记载的280多起争端案件，WTO 自1995年成立截止到2011年12月31日的短短17年间，贸易争端数已达427件（见表1），约有三分之二的案件已经得到解决或执行。

其中涉及到贸易救济措施（TRM ：Trade Remedy Measures ，包括反倾销、反补贴和保障措施）的争端共136件（约占总争端案的三分之一）；中外贸易争端共计31件（而且近年来有不断增加的趋势），而涉及到贸易救济措施的争端共14件，约占中外贸易争端的一半。

面板数据模型引言概述：面板数据模型是一种统计学中常用的数据分析方法，它适用于研究时间序列数据和横截面数据的结合。

通过面板数据模型，研究者可以更准确地分析数据的动态变化和个体之间的差异。

本文将从面板数据模型的定义、特点、优势、应用和局限性五个方面进行详细介绍。

一、定义1.1 面板数据模型是指同时包含时间序列和横截面数据的一种数据结构。

1.2 面板数据模型将不同时间点上的横截面数据整合在一起，形成一个二维的数据集。

1.3 面板数据模型可以用来研究个体之间的差异以及时间序列数据的动态变化。

二、特点2.1 面板数据模型具有横截面数据和时间序列数据的双重特性。

2.2 面板数据模型可以更准确地捕捉数据的动态变化和个体之间的异质性。

2.3 面板数据模型可以有效解决截面数据和时间序列数据分析中的一些问题。

三、优势3.1 面板数据模型可以提高数据的效率和准确性。

3.2 面板数据模型可以更好地控制个体特征和时间效应。

3.3 面板数据模型可以更准确地估计数据的影响因素和关联关系。

四、应用4.1 面板数据模型在经济学、社会学、医学等领域都有广泛的应用。

4.2 面板数据模型可以用来研究个体行为的变化趋势和影响因素。

4.3 面板数据模型可以用来预测未来的数据变化和趋势。

五、局限性5.1 面板数据模型在数据处理和模型选择上需要更多的技术和经验。

5.2 面板数据模型对数据的要求较高，需要充分考虑数据的质量和可靠性。

5.3 面板数据模型在样本量较小或数据缺失的情况下可能会出现估计偏差和不准确性。

总结：面板数据模型是一种强大的数据分析工具，能够更准确地分析数据的动态变化和个体之间的差异。

研究者在使用面板数据模型时需要充分考虑数据的质量和可靠性，同时也要注意模型的局限性和应用范围。

通过合理使用面板数据模型，可以更好地理解数据的本质和规律，为进一步的研究和决策提供有力支持。

面板数据模型引言概述：面板数据模型是一种经济学和统计学领域常用的数据分析方法，它能够有效地处理时间序列和横截面数据的结合。

本文将介绍面板数据模型的概念、应用领域以及其在实证研究中的优势。

一、概述面板数据模型1.1 面板数据模型的定义面板数据模型是一种将时间序列和横截面数据结合起来的统计模型。

它包含了多个个体（cross-section）在多个时间点（time period）上的观测数据。

面板数据模型可以分为固定效应模型和随机效应模型两种类型。

1.2 面板数据模型的应用领域面板数据模型广泛应用于经济学、金融学、社会科学等领域的实证研究中。

它可以用于分析个体间的差异、时间变化以及两者之间的相互作用。

面板数据模型可以帮助研究者更准确地捕捉数据的动态特征，从而提高研究的可信度和准确性。

1.3 面板数据模型的优势面板数据模型相比于传统的时间序列或横截面数据模型具有以下优势：（1）更多的信息：面板数据模型结合了时间序列和横截面数据，可以提供更多的信息，从而增加了研究的可靠性。

（2）更强的效率：面板数据模型可以利用个体间和时间间的差异，提高模型的效率和准确性。

（3）更广泛的应用：面板数据模型可以适用于各种数据类型，包括面板数据、平衡面板数据和非平衡面板数据等。

二、固定效应模型2.1 固定效应模型的基本原理固定效应模型假设个体间存在不可观测的个体固定效应，即个体特征对因变量的影响在模型中是固定的。

通过控制个体固定效应，固定效应模型可以更准确地估计其他变量对因变量的影响。

2.2 固定效应模型的估计方法固定效应模型的估计方法包括最小二乘法（OLS）和差分法（Difference-in-Differences）。

最小二乘法可以通过控制个体固定效应来估计其他变量的系数。

差分法则通过个体间的差异来估计因果效应。

2.3 固定效应模型的应用案例固定效应模型可以应用于许多实证研究中，例如研究个体间的收入差距、教育对收入的影响等。

动态面板模型系统GMM 差分GMM Hansen过度识别检验AR检验SPSSAU动态面板模型分析如果在面板模型中，解释变量包括被解释变量的滞后值，此时则称之为“动态面板模型”，其目的是处理内生性问题。

动态面板模型发展分为3个阶段，第1阶段是由Arellano and Bond(1991)提出的差分GMM(difference GMM)，第2阶段由Arellano and Bover(1995)提出水平GMM，第3阶段是Blundell and Bond(1998)将差分GMM和水平GMM结合一起进行GMM估计即系统GMM(System GMM)。

SPSSAU默认当前提供差分GMM和系统GMM两种类型，多数情况下使用系统GMM法。

需要注意的是，动态面板模型通常只针对‘大N小T’这样的面板数据，如果T 过大这会导致滞后项很多，待估计参数值可能过多无法拟合等。

动态面板模型时，通常会涉及到几种变量，分别说明如下：显著，就用到第几期。

例如，被解释变量的2期滞后项作为解释变量，1期和2期滞后项都显著，但加上3期滞后项后第2期不显著，第1期仍然显著，则一般只使用滞后的1和2期作为解释变量，不能用3期。

并且必须用1和2期，不能只用1期或2期。

因为结果表明1期和2期都显著，如果只用1期或2期，则会人为造成遗漏变量。

系统GMM在选择被解释变量和解释变量的几期滞后项作为IV时，有较大选择空间。

只要能满足系统GMM的两个检验就行。

系统GMM的两个检验是Hansen过度识别检验和扰动项无自相关AR检验，Hansen过度识别检验研究是否工具变量均为外生变量，如果其对应的p值大于0.05则意味着工具变量均外生，与此同时还需要通过AR检验，AR检验扰动项是否无自相关性，一般来说AR(2)对应的p值>0.05则接受原假设意味着模型通过自相关检验。

动态面板模型构建时，工具变量参数的设置尤其复杂，但无论如何均需要通过Hansen过度识别检验和AR检验，才意味着模型可用，因而建议实际研究中让SPSSAU自动进行参数配置，即设置参数时让系统自动识别寻找最佳模型，当SPSSAU无法自动找出最优模型时，此时结合自身数据及专业实际情况进行逐一参数设置和调整。

“动态面板数据模型”资料合集目录一、动态面板数据模型的GMM估计及其应用二、中国科技金融投入对科技创新的作用效果——基于静态和动态面板数据模型的实证研究三、收入、物价和利率对我国城镇居民消费水平影响研究基于静态与动态面板数据模型分析四、外商直接投资对中国贸易的效应与区域差异基于动态面板数据模型的分析五、对外直接投资对服务出口技术复杂度的影响基于跨国动态面板数据模型的实证研究六、动态面板数据模型估计及其内生结构突变检验理论与应用动态面板数据模型的GMM估计及其应用在经济学和计量经济学中，面板数据模型是一种常见且强大的工具，用于分析多种时间序列和横截面数据。

最近的研究开始动态面板数据模型，以更好地捕捉和建模数据的动态特性。

本文重点讨论了动态面板数据模型的广义矩估计(GMM)方法，并探讨了其实际应用。

动态面板数据模型扩展了传统的横截面或时间序列模型，允许在时间和个体特性的变化中捕捉数据的复杂模式。

这种模型考虑到前期结果对当前行为的影响，从而更准确地模拟数据的动态特性。

广义矩估计(GMM)是一种灵活且强大的方法，用于估计动态面板数据模型。

GMM是基于一组矩估计量，通过对矩估计量的最小二乘法进行迭代，逐步改进估计结果。

这种方法能够处理面板数据的复杂特性，如异方差性和相关性。

在应用GMM估计法之前，首先需要根据具体数据和问题选择合适的动态面板数据模型。

模型的设定需要考虑到数据的特性，如截面和时间相关性、个体效应等。

然后，利用GMM的矩估计量对模型进行识别和设定。

通过GMM估计法，可以获得模型的参数估计值。

利用这些估计结果，可以对模型进行统计推断，如检验预测的显著性、比较不同模型的优劣等。

GMM估计还能处理模型的异方差性和相关性问题，提高估计的准确性和稳定性。

本文对动态面板数据模型的GMM估计进行了详细的探讨。

通过了解动态面板数据模型的特性和GMM估计的原理，我们可以更好地理解和应用这种方法。

在实际应用中，我们需要根据具体的数据和问题选择合适的模型和方法，以获得更准确、可靠的估计结果。

计量经济学中的动态面板数据模型分析计量经济学是经济学中的一个重要分支，它通过运用数理统计方法对经济现象进行定量分析，从而揭示经济规律和解释经济现象。

动态面板数据模型是计量经济学中的一种重要分析工具，它能够更准确地捕捉经济变量之间的关系，并解决传统面板数据模型中存在的内生性问题。

动态面板数据模型分析的基础是动态面板数据模型，它是对面板数据模型的扩展和改进。

面板数据模型是一种同时包含横截面和时间序列信息的数据模型，它能够更全面地反映经济变量的变化。

然而，传统面板数据模型中存在着内生性问题，即经济变量之间的关系可能是双向的，导致估计结果产生偏误。

动态面板数据模型通过引入滞后变量和差分变量，能够更好地解决内生性问题，提高估计结果的准确性。

动态面板数据模型的核心是一阶差分法。

一阶差分法是一种常用的数据处理方法，它通过对变量进行差分，消除了变量中的个体效应和时间效应，从而减少了内生性问题的影响。

一阶差分法能够更准确地估计变量之间的关系，并提供更可靠的经济政策建议。

除了一阶差分法，动态面板数据模型还包括滞后变量的引入。

滞后变量是指将某一变量在时间上向前推移一期或多期，作为解释变量引入模型中。

滞后变量的引入能够更好地捕捉经济变量之间的动态关系，提高模型的解释力和预测能力。

同时，滞后变量还能够帮助解决内生性问题，提高估计结果的准确性。

动态面板数据模型分析的应用范围广泛。

它可以用于研究宏观经济变量之间的关系，如经济增长、通货膨胀和失业率等。

同时，它也可以用于研究微观经济变量之间的关系，如企业投资、劳动力市场和金融市场等。

动态面板数据模型的分析结果能够为经济政策的制定和实施提供重要参考，帮助决策者更好地了解经济变量之间的关系，制定科学合理的经济政策。

然而，动态面板数据模型分析也存在一些限制和挑战。

首先，动态面板数据模型的估计结果对模型的设定和假设非常敏感，需要进行严格的模型检验和假设验证。

其次，动态面板数据模型的分析需要大量的数据和计算资源，对数据的质量和数量有较高的要求。

动态⾯板数据分析步骤详解..动态⾯板数据分析算法1.⾯板数据简介⾯板数据(Panel Data, Longitudinal Data )，也称为时间序列截⾯数据、混合数据，是指同⼀截⾯单元数据集上以不同时间段的重复观测值，是同时具有时间和截⾯空间两个维度的数据集合，它可以被看作是横截⾯数据按时间维度堆积⽽成。

⾃20世纪60年代以来，计量经济学家开始关注⾯板数据以来，特别是近20年，随着计量经济学理论，统计⽅法及计量分析软件的发展，⾯板数据计量经济分析已经成为计量经济学研究最重要的分⽀之⼀。

⾯板数据越来越多地被应⽤到计量模型的研究中，其在实证分析中的优点是明显的：相对于只具有⼀个时点的横截⾯数据模型，⾯板数据包含了更多时间维度的数据，从⽽可以利⽤更多的信息来分析所研究问题的动态关系;⽽时间序列模型，其数据往往是由个体数据加总产⽣的，在实际计量分析中，在研究其动态调整⾏为时，由于个体差异被忽略，其估计结果有可能是有偏的，⽽⾯板数据模型能够通过截距项，捕捉到数据的动态调整过程中的个体差异，有效地减少了由于数据加总所产⽣的偏误;同时，⾯板数据同时具有时间和截⾯空间的两个维度，从⽽分享了横截⾯数据和时间序列数据的优点，另外，由于具有更多的观察值，其推断的可靠性也有所增加。

2.⾯板数据的建模与检验设Yit3.动态⾯板数据的建模与检验所谓动态⾯板数据模型，是指通过在静态⾯板数据模型中引⼊滞后被解释变量以反映动态滞后效应的模型。

这种模型的特殊性在于被解释变量的动态滞后项与随机误差组成部分中的个体效应相关，从⽽造成估计的内⽣性。

4、步骤详解步骤⼀：分析数据的平稳性（单位根检验）按照正规程序，⾯板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。

李⼦奈曾指出，⼀些⾮平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，⽽这些序列间本⾝不⼀定有直接的关联，此时，对这些数据进⾏回归，尽管有较⾼的R平⽅，但其结果是没有任何实际意义的。

这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。

集聚、知识溢出类型与区域创新效率基于省级动态面板数据的GM M 方法段会娟(南京信息工程大学经济管理学院,江苏南京210044)收稿日期:2010-12-06基金项目:国家社会科学基金项目(10CJY052);江苏省教育厅哲社基金项目(2010SJD790014);江苏省社科院重点项目(院阅A0805)作者简介:段会娟(1979-),女,河南三门峡人,博士,南京信息工程大学经济管理学院国贸系讲师,研究方向为空间经济学。

摘 要:产业集聚会促进地方化知识溢出,知识溢出又会影响区域创新效率。

一直以来,存在两种结构性争论:究竟是产业专业化还是多元化、是地方竞争还是地方垄断,更有利于知识溢出和创新?基于我国2000-2007年省级制造业的面板数据,运用GMM 方法,进行了实证检验。

结果表明,产业集聚促进了区域创新,专业化的产业结构和竞争性的市场结构对知识溢出和创新有着更为显著的影响。

结果还显示,基础设施和外商投资对不同类型的创新作用不同。

关键词:集聚;知识溢出;创新效率;动态面板数据;广义矩估计DO I:10.3969/j.issn.1001-7348.2011.19.032中图分类号:F061.5 文献标识码:A 文章编号:1001-7348(2011)19-0140-050 引言根据内生增长理论(Romer,1990),技术知识溢出在创新和经济增长中扮演着重要角色,但技术知识的传播与溢出在相当大程度上受到地理空间的限制 这已被大量理论和实证文献所证明。

因此可以认为,地理位置上的邻近有利于企业及其它机构通过垂直或水平联系获得溢出收益,也即企业的集聚会促进知识的地方化溢出,有利于产业和区域创新效率的提高。

但技术知识的溢出究竟是发生在同一产业的企业间,还是不同产业的企业间,即究竟是产业专业化还是产业多元化有利于知识的地方化溢出和创新?是地方垄断还是地方竞争更有利于溢出和创新呢?实际上,这些问题便是经典的M A R 溢出和Jacobs 溢出之争(Glaeser 等,1992)[1]。