樣本描述：各位老師好,我的論文采用的是微觀面板非平衡數(shù)據(jù)(合并了3波數(shù)據(jù)，總觀測值6萬左右)，每波觀測之間約有20%的樣本不同(約10%的樣本流失，10%的新樣本補(bǔ)入)，因變量是連續(xù)變量，核心自變量是虛擬變量。經(jīng)由列聯(lián)表分析，發(fā)現(xiàn)對(duì)重復(fù)觀測的樣本而言，約有8%左右樣本的核心控制變量狀態(tài)(0或1)會(huì)在兩次觀測時(shí)間中發(fā)生變異。加入?yún)f(xié)變量后，經(jīng)過多次模型比較，均發(fā)現(xiàn)個(gè)體效應(yīng)不容忽視，固定效應(yīng)顯著優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)和混和估計(jì)。關(guān)于模型方法選擇和樣本處理方面有三個(gè)問題請(qǐng)教。

問題1:?由于組內(nèi)變異不足，固定效應(yīng)在進(jìn)行組內(nèi)離差時(shí)是否已經(jīng)抹去了大部分核心變量的信息，導(dǎo)致結(jié)果實(shí)際上并不具有代表性和可信度？這種情況下是否只能拋開豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果而使用隨機(jī)效應(yīng)？

答案1:?

個(gè)體固定效應(yīng)在你說的情形中確實(shí)吸收了核心自變量許多信息，可能導(dǎo)致核心自變量系數(shù)估計(jì)統(tǒng)計(jì)不顯著，但這不意味著結(jié)果是錯(cuò)誤或不可信的。此時(shí)用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)是需要權(quán)衡的。如果用固定效應(yīng)，回歸結(jié)果未必如你所想；如果用隨機(jī)效應(yīng)，回歸結(jié)果可能是不一致的——這是更嚴(yán)重的問題，即使結(jié)果顯著，也不可信。我個(gè)人的建議是：繼續(xù)使用固定效應(yīng)模型，然后多看一些異質(zhì)性。雖然平均意義上系數(shù)不顯著，但可能對(duì)某些特定群體是顯著的。

問題2:?由于這一核心虛擬變量可能存在一定樣本自選擇現(xiàn)象，如果使用傾向值得分匹配，如何結(jié)合面板數(shù)據(jù)的特征？(PS:在理論上，由于存在“前處理效應(yīng)”，因而不能使用did或did-psm)

答案2:?

不知道你的核心虛擬變量是怎樣的變量。如果該變量是諸如“是否有工作”這種可能因時(shí)而異的變量，那便無法在面板數(shù)據(jù)架構(gòu)下應(yīng)用匹配方法(如果非要用匹配法，只能一年一年分開做)。如果核心虛擬變量是事先確定了的變量(比如在政策評(píng)估領(lǐng)域常見的“是否受到某項(xiàng)政策的影響”)，就可能可以利用DID Matching的方法去做(也就是常說的PSM-DID)。PS：沒看懂你括號(hào)里的PS說明。

問題3:?是否有必要強(qiáng)行構(gòu)造平衡面板？(由于是微觀抽樣數(shù)據(jù)，理論上強(qiáng)行構(gòu)建平衡面板似乎會(huì)造成推斷有偏，但所有參考文獻(xiàn)均是使用平衡面板。)

答案3:?

個(gè)體固定效應(yīng)模型并不要求面板數(shù)據(jù)是平衡面板，只要所有個(gè)體至少有兩期數(shù)據(jù)即可。非平衡面板與平衡面板數(shù)據(jù)各有優(yōu)劣，前者樣本內(nèi)生選擇問題沒有后者嚴(yán)重，但后者的跨期可比性比前者更好。理論上，當(dāng)出現(xiàn)面板數(shù)據(jù)跨期追蹤缺失時(shí)(attrition)，需要檢查該缺失是內(nèi)生的，還是可以近似看做隨機(jī)，如果是后者，那么構(gòu)造平衡面板自然是最好的。

學(xué)術(shù)指導(dǎo)：張曉峒老師?

本期解答人：中關(guān)村大街

編輯：Hollian 知我者 楊芳

統(tǒng)籌：芋頭??易仰楠

技術(shù)：知我者

往期回顧

互助問答第30期：工具變量、GARCH模型操作和多項(xiàng)選擇效信度

互助問答第29期：控制變量的內(nèi)生性問題需要解決么？

互助問答第28期：穩(wěn)健性檢驗(yàn)及地區(qū)虛擬變量設(shè)置

互助問答第27期：面板數(shù)據(jù)的stata設(shè)置問題

張曉峒教授公開課

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的时间固定效应和个体固定效应的选择_互助问答第31期：固定效应与随机效应选择和面板数据处理...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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