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1、第39卷第3期河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)2010年6月Vol.39No.3JOURNALOFHEBEIUNIVERSITYOFTECHNOLOGYJune2010文章編號(hào)：1007-2373(2010)03-0098-04基于面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸及實(shí)證研究齊曉麗1，金善女2，梁慧超1，連建新1（1.河北工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，天津300401；2.河北工業(yè)大學(xué)外國(guó)語(yǔ)學(xué)院，天津300401）摘要在面板數(shù)據(jù)模型和分位數(shù)回歸原理分析的基礎(chǔ)上，對(duì)分位數(shù)回歸方法在面板數(shù)據(jù)模型中的應(yīng)用作了深入的研究．利用1998~2007年間31個(gè)省市的地區(qū)生產(chǎn)總值與專利申請(qǐng)量的面板數(shù)據(jù)分析了自主創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)
2、增長(zhǎng)的關(guān)系，比較了最小二乘法和分位數(shù)回歸在面板數(shù)據(jù)模型中的估計(jì)結(jié)果，結(jié)果顯示分位數(shù)回歸方法在面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)時(shí)具有一定的優(yōu)勢(shì)．關(guān)鍵詞面板數(shù)據(jù)；分位數(shù)回歸；混合估計(jì)模型；固定效應(yīng)模型；實(shí)證研究中圖分類號(hào)F064.1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼AResearchonQuantileRegressioninPanelDataModelingandItsApplicationQIXiao-li1，JINShan-nü2，LIANGHui-chao1，LIANJian-xin1(1.SchoolofManagement,HebeiUniversityofTechnology,Tianjin3
3、00401,China;2.SchoolofForeignLanguages,HebeiUniversityofTechnology,Tianjin300401,China)AbstractThisarticleprincipallyintroducestheconceptsandestimationequationofquantileregressioninpaneldatamodelinganditsapplication.Itanalyzetherelationshipbetweenendogeneticinnovationandeconomicgrowth
4、withactualdata,andcontrasttheestimationefficiencyoftwokindsofmethodsbytheoreticalandempiricalanalyses:LS,PLSandQR,PQR,andfindthatPQRorQRhascertainrelativeadvantagesoverLSorPLSonestimationofpaneldatamodels.Keywordspaneldatamodeling;quantileregression;pooledmodel;fixedeffectsmodel;empir
5、icalstudy回歸分析是通過(guò)建立變量之間的回歸方程來(lái)分析變量之間的關(guān)系，是數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計(jì)方法．傳統(tǒng)的線性回歸模型在描述因變量的條件分布受到自變量的影響過(guò)程時(shí)，利用普通最小二乘法估計(jì)回歸系數(shù)，描述自變量對(duì)于因變量的均值影響．回歸分析方法在發(fā)展過(guò)程中不斷完善，產(chǎn)生了很多回歸思想．分位數(shù)回歸是為了彌補(bǔ)普通最小二乘法在回歸分析中的缺陷，由Koenker和Bassett于1978年提出的．分位數(shù)回歸相比普通最小二乘回歸只能描述自變量對(duì)于因變量局部變化的影響而言，更能精確地描述自變量對(duì)于因變量的變化范圍以及條件分布形狀的影響．將分位數(shù)回歸和面板數(shù)據(jù)模型結(jié)合對(duì)變量之間
6、的關(guān)系進(jìn)行分析，可以更好地在控制個(gè)體異質(zhì)性的基礎(chǔ)上分析因變量條件分布的不同分位點(diǎn)上變量之間的關(guān)系．1面板數(shù)據(jù)回歸模型面板數(shù)據(jù)是二維數(shù)據(jù)，在利用面板數(shù)據(jù)對(duì)建立的變量回歸方程進(jìn)行分析時(shí)，要考慮在不同的時(shí)間上，個(gè)體之間可能存在著顯著性差異；或是從截面上，不同時(shí)間之間存在著顯著性差異，這體現(xiàn)在模型中就是針對(duì)[1]不同的時(shí)間或截面截距不同，所以面板數(shù)據(jù)模型的一般形式為=++(1)式中：是被解釋變量在橫截面和時(shí)間上的數(shù)值；是解釋變量在橫截面和時(shí)間上的數(shù)值；為隨機(jī)收稿日期：2009-09-15基金項(xiàng)目：河北省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃研究項(xiàng)目（HB07BLJ003）作者簡(jiǎn)介：齊曉麗（19
7、76-），女（漢族），博士生．第3期齊曉麗，等：基于面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸及實(shí)證研究99誤差項(xiàng)；為異質(zhì)性或個(gè)體效應(yīng)，其中包含一個(gè)常數(shù)項(xiàng)和一系列不隨時(shí)間而變化的組別變量，它可能是可觀察的個(gè)體效應(yīng)，或者是不可觀察的個(gè)體效應(yīng)．根據(jù)是否可觀察，面板數(shù)據(jù)模型一般有混合估計(jì)模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型3種．1.1混合估計(jì)模型如果所有個(gè)體的都可以觀測(cè)到，即從時(shí)間上看不同個(gè)體之間不存在顯著性差異，從截面上看不同截面也不存在顯著性差異，那么就可以把面板數(shù)據(jù)混合在一起，整個(gè)模型可被視為一個(gè)普通線性模型，用最小二乘法來(lái)擬合，稱為混合估計(jì)模型，模型為=++．1.2固定效應(yīng)模型如果不可觀
8、察且和相關(guān)
