一、固定效应模型的估计方法 例14.1工作培训对企业废弃率的影响 我们利用54个企业在1987年、1988年和1989年报告的每年废弃率数据。在1988年以前没有任何企业 享受培训津贴；到1988年有19个企业获得津贴；而在1989年又有10个不同的企业获得津贴。因此，我们 还须考虑1988年受到额外工作培训的工人在1989年具有更高生产力的可能性。这可通过引进一个津贴标示 变量的滞后值而轻易地达到目的。还可引进1988年和1989年的年度虚拟变量。结果见表14-1。 表14-1 废弃率方程的固定效应估计 因变量：log(scrap) 自变量 系数（标准误） d88 -0.080 (0.109) -0.247 d89 (0.133) -0.252 grant (0.151) -0.422 grant- (0.210) 观测次数 162 自由度 104 R 0.201
一、固定效应模型的估计方法 例14.1 工作培训对企业废弃率的影响 11 中级计量经济学潘峣
一、固定效应模型的估计方法 例14.1-续 我们的报告结果所采取的方式是要强调必须根据非观测效应模型(14.4)来解释那些估计值。我们明确 地控制着a,中不随时间而变化的效应。除时间均值虽然能让我们估计出月，但(14.5)并不是解释估计值的 最好方程。 有趣的是，培训津贴滞后效应的估计值远远大于当年的效应：工作培训至少有一年以后的效应。由于因变 量取了对数形式，所以预料1988年获得津贴的企业将于1989年降低其废弃率34.4%[exp(一0.422)一1≈ 一3.44]；grat-1的系数相对于双侧备择假设在5%的水平上是显著的。grant的系数则在10%的水平上显 著，且系数的大小并非无足轻重。注意，df为N(T-1)一k=54×(3-1)一4=104。 d89的系数表明，即使工作培训津贴没有出现，1989年的废弃率也远低于基年1987年。因此，考虑这 些总效应是重要的。如果我们忽略了年度虚拟变量，就会把劳动生产力的长期增长归功于工作培训津贴。 表141表明，即使控制了生产力的总趋势，工作培训津贴的估计效应仍不算小。 最后，考虑模型中的滞后效应是很关键的。如果我们漏掉了grt-1,就等于假定工作培训的效应不会 延续到下一年。当我们去掉gra1-1时，对grat的估计将是一0.082(t=一0.65)；它要小得多，而且在统 计上不显著。 >12 中级计量经济学潘峣
一、固定效应模型的估计方法 例14.1 -续 12 中级计量经济学潘峣
一、 固定效应模型的估计方法 思考题：有没有什么办法可以把恒 定不变的解释变量包会进固定效应 回归方程当中？ 躺着思考人生 >13 中级计量经济学潘峣
一、固定效应模型的估计方法 思考题：有没有什么办法可以把恒 定不变的解释变量包含进固定效应 回归方程当中？ 13 中级计量经济学潘峣
一、固定效应模型的估计方法 例14.2教育回报随着时间而发生变化了吗 WAGPAN中的数据取自Vella and Verbeek(1998)。样本中的545个男子，在1980一1987年期间，每 人每年都在工作。在这段时间里，数据集里的一些变量随时间而变，主要有工作经验、婚姻状况及工会会员 身份这三个重要变量。另一些变量，诸如种族和教育等重要变量，则不因时间而变。如果我们使用固定效应 (或一阶差分)方法，就不能把种族、教育或经验放到方程中来。然而我们能把教育与所有从1981年到1987 年的年度虚拟变量的交互作用放进来，以便检验在这段时间里教育回报是否不变。我们用log(ge)作为因 变量，还使用经验的一个二次式：婚否、是否为工会会员等虚拟变量，全套年度虚拟变量，以及交互项81· educ,d82·educ,.,d87·educ(作为自变量)。 对所有这些交互项的估计值都是正的，并且一般地看，越是最近的年份，估计值越大。87duc有最大的 系数0.030，其t=2.48。换言之，估计1987年的教育回报比基年1980年高3个百分，点。（由于上述原因，我们 没有得到基年的教育回报估计值。)其他显著的交互项是d86·duc(系数=0.027，=2.23)。对越早年份的估 计值越小，且在5%的水平上相对于双侧备择假设来说不显著。如果我们对全部7个交互项的显著性做一个联合 F检验，便得到p值=0.28。这里给出这样一个例子：一组变量中虽有某些变量个别而论是显著的，但全组联 合起来看却是不显著的。[F检验的df是7和3799；后一数值来自N(T-1)一k=545×(8-1)-16=3799.] 一殷地说，这些结果符合教育回报在这一时期的增长。 14 中级计量经济学潘峣
一、固定效应模型的估计方法 例14.2 教育回报随着时间而发生变化了吗 14 中级计量经济学潘峣
一、 固定效应模型的估计方法 (二)最小二乘虚拟变量模型(LSDV) 对于固定效应模型： ym=xB+z,δ+4，+Ea 在方程中引入(-1)个虚拟变量（如果没有截距项，则 引入个虚拟变量)来代表不同的个体，则可以得到与 上述离差模型同样的结果，称为“最小二乘虚拟变量模 型”(Least Square Dummy Variable Model)。 中级计量经济学潘峣
一、固定效应模型的估计方法 （二）最小二乘虚拟变量模型(LSDV) 对于固定效应模型： 在方程中引入(n-1)个虚拟变量（如果没有截距项，则 引入n个虚拟变量）来代表不同的个体，则可以得到与 上述离差模型同样的结果，称为“最小二乘虚拟变量模 型”(Least Square Dummy Variable Model)。 ' ' it it i i it y x z u = + + + 15 中级计量经济学潘峣