面板数据估计
例（file:panel02）：1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（不变价格）和人均收入数据见表1和表2。数据是7年的，每一年都有15个数据，共105组观测值。
人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有15个个体。人均消费和收入的面板数据从纵剖面观察分别见图2和图3。从横截面观察分别见图4和图5。横截面数据散点图的表现与观测值顺序有关。图4和图5中人均消费和收入观测值顺序是按地区名的汉语拼音字母顺序排序的。
图2 15个省级地区的人均消费序列（纵剖面） 图3 15个省级地区的人均收入序列（file:5panel02）
寒食节是什么节日2000
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图4 7个人均消费横截面数据（含15个地区） 图5 7个人均收入横截面数据（含15个地区）
(每条连线表示同一年度15个地区的消费值) (每条连线表示同一年度15个地区的收入值)
用CP 表示消费，IP 表示收入。AH, BJ, FJ, HB, HLJ, JL, JS, JX, LN, NMG , SD, SH, SX, TJ, ZJ 分别表示安徽省、北京市、福建省、河北省、黑龙江省、吉林省、江苏省、江西省、辽宁省、内蒙古自治区、山东省、上海市、山西省、天津市、浙江省。
15个地区7年人均消费对收入的面板数据散点图见图6和图7。图6中每一种符号代表一个省级地区的7个观测点组成的时间序列。相当于观察15个时间序列。图7中每一种符号代表一个年度的截面散点图（共7个截面）。相当于观察7个截面散点图的叠加。
图6 人均消费对收入的面板数据散点图（15个时间序列叠加）
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2000400060008000100001200014000
IP(1996-2002)
C P1996
C P1997
C P1998
C P1999
C P2000
C P2001
C P2002
图7 人均消费对收入的面板数据散点图（7个截面叠加）
为了观察得更清楚一些，图8给出北京和内蒙古1996-2002年消费对收入散点图。从图中可以看出，无论是从收入还是从消费看内蒙古的水平都低于北京市。内蒙古2002年的收入与消费规模还不如北京市1996年的大。图9给出该15个省级地区1996和2002年的消费对收入散点图。可见6年之后15个地区的消费和收入都有了相应的提高。
图8 北京和内蒙古1996-2002年消费对收入散点图图9 1996和2002年15个地区的消费对收入散点图利用1996~2002年15个省级地区城镇居民家庭年人均消费性支出和年人均收入数据（不
变价格数据）介绍面板数据模型估计步骤。
在学习中成长
（1）建立混合数据库（Pool）对象。
首先建立年度工作文件（1996 2002）。在打开工作文件窗口的基础上，点击EViwes主功能菜单上的Objects键，选New Object功能（如图18），从而打开New Object（新对象）选择窗。在Type of Object选择区选择Pool（合并数据库），并在Name of Object选择区为混合数据库起名Pool01（初始显示为Untitled）。如图19，点击OK键，从而打开混合数据库（Pool）窗口。在窗口中输入15个地区的标识AH（安徽）、BJ（北京）、…、ZJ（浙江），如图20。绿色科技
表示春天的诗句图16 图17
图18
（2）定义序列名并输入数据。
在新建的混合数据库（Pool）窗口的工具栏中点击Sheet键（第2种路径是，点击View 键，选Spreadsheet (stacked data)功能），从而打开Series List（列写序列名）窗口，定义时间序列变量CP?和IP?（？符号表示与CP和IP相连的15个地区标识名）如图19。
图19
点击OK键，从而打开混合数据库（Pool）窗口（图20）。（点击Edit+-键，使EViwes处于可编辑状态）可以用键盘输入数据，也可以用复制和粘贴的方法输入数据。
图20
图20所示为以个体为序的阵列式排列（stacked data）。点击Order+-键，还可以变换为以截面为序的阵列式排列。输入完成后的情形见图21。
图21
点击PanelGener或Quick/Generate Series by Equation健，可以通过公式用已有的变量生成新变量（注意：输入变量时，不要忘记带变量后缀“？”）。
梅红是什么颜色点击Estimation键，随后弹出Pooled Estimation（混合估计）对话窗（见图11）。先对Pooled Estimation（混合估计）对话窗中各选项功能给以解释。辞职报告的格式
图12 EViwes 5.1面板模型估计窗口
Dependent V ariable（相依变量）选择窗：用于填写被解释变量。
Sample（样本范围）选择窗：用于填写样本区间。
Balanced Sample（平衡样本）选择块：点击挑勾后表示用平衡数据估计。
Common coefficients（系数相同）选择窗：用于填写对于不同横截面斜率（回归系数）相同的解释变量和虚拟变量。
Cross ction specific coefficients（截面系数不同）选择窗：用于填写对于不同横截面斜
