非线性面板数据实证模型及 Stata 具体操作步骤

目录

一、引言

二、文献综述

三、理论原理

四、实证模型

五、稳健性检验

六、程序代码及解释

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一、引言

在当今的经济和社会研究中，非线性面板数据模型的应用日益广泛。这类模型能够更好地捕捉数据中的复杂关系，为研究者提供更深入和准确的分析结果。本文将详细介绍非线性面板数据实证模型的理论原理，并结合实际数据通过 Stata 软件进行具体的操作演示，同时还将进行稳健性检验以确保结果的可靠性。

二、文献综述

在过去的经济和社会研究中，线性面板数据模型长期占据着主导地位，为分析个体和时间维度上的变化提供了重要的工具（Baltagi，2008）。然而，随着研究的深入和现实问题的复杂性逐渐显现，线性模型的局限性也越发明显。

例如，在消费经济学领域，Modigliani 和 Brumberg（1954）提出的生命周期假说中，消费与收入之间的关系并非简单的线性关系。他们认为，消费者会根据其一生的预期收入来规划消费，导致在不同的收入阶段，边际消费倾向存在显著差异。这一观点暗示了在研究消费行为时，采用非线性面板数据模型可能更能准确地刻画消费者的决策过程。

在劳动经济学中，Card（1992）的研究发现，教育水平与工资之间的关系并非是完全线性的。低教育水平的提升可能对工资的影响较小，而达到一定教育程度后，进一步的教育投入会带来更大幅度的工资增长。这种非线性关系对于理解劳动力市场的资源配置和个人的教育投资决策具有重要意义。

在金融学领域，Fama 和 French（1992）提出的三因子模型中，股票的收益率与公司规模、账面市值比等因素之间呈现出非线性的关系。这一发现改变了传统的资本资产定价模型，促使研究人员更加关注非线性因素在资产定价中的作用。

此外，一些学者还探讨了非线性面板数据模型在政策评估中的应用。例如，Krueger 和 Pischke（1995）在研究劳动力市场政策对就业的影响时，指出政策效果可能因地区、行业和企业规模等因素的不同而表现出非线性特征。

综上所述，越来越多的研究表明，在许多经济和社会现象中，非线性关系普遍存在。非线性面板数据模型能够更好地捕捉这些复杂关系，为研究者提供更深入、更准确的分析结果，从而为政策制定和决策提供更有力的依据。

三、理论原理

非线性面板数据模型是对传统线性面板数据模型的扩展，旨在更灵活地捕捉变量之间的复杂关系。其一般形式可以表示为：

通过增加多项式的阶数，可以更复杂地拟合数据中的非线性特征。

此外，还有诸如指数函数、幂函数等其他形式。

在估计非线性面板数据模型时，需要考虑个体固定效应和时间效应的处理。对于个体固定效应，可以采用固定效应模型（Fixed Effects Model，FE）或随机效应模型（Random Effects Model，RE）。

在固定效应模型中，通过对每个个体进行去均值处理，消除个体固定效应的影响，从而得到有效的估计。随机效应模型则假设个体效应是随机分布的，并通过广义最小二乘法（Generalized Least Squares，GLS）进行估计。

选择固定效应模型还是随机效应模型，通常需要进行 Hausman 检验。如果检验结果拒绝原假设，则应选择固定效应模型；否则，可以考虑随机效应模型。

四、实证模型

五、稳健性检验

稳健性检验是评估实证研究结果可靠性和稳定性的重要环节。通过进行多种稳健性检验，可以增强对研究结论的信心，并排除可能的干扰因素对结果的影响。以下是一些常见的稳健性检验方法及示例：

1. 改变样本范围
   • 剔除极端值：在原始数据中，可能存在一些极端值，如研发投入强度极高或极低的企业。剔除这些极端值后重新估计模型，观察核心变量的系数和显著性是否发生较大变化。
   • 按时间分段：将研究的时间范围划分为不同的子时间段，例如以 5 年为一个区间，分别对每个区间的数据进行估计。如果在不同时间段内结果基本一致，说明模型具有较好的稳健性。
   • 按企业特征分组：根据企业的规模、行业等特征将样本分为不同的组，分别在各组内进行估计。如果在不同组中的结果相似，表明模型不受特定企业特征的显著影响。

 

比较两组中系数的差异和显著性。

1. 更换模型形式
   • 改变函数形式：除了前面提到的二次函数、对数函数等形式，还可以尝试使用其他非线性函数，如指数函数、幂函数等。
   • 增加或减少控制变量：在原模型的基础上增加或减少一些可能影响结果的控制变量，如企业的市场份额、行业竞争程度等。

例如，使用指数函数形式：

 

1. 替换核心变量

   • 对核心自变量进行重新度量：如果核心自变量（如研发投入强度）可以用不同的指标来衡量，例如用研发投入占总资产的比例替代研发投入占营业收入的比例，重新进行估计。
   • 对因变量进行调整：例如，使用企业净利润增长率替代营业收入增长率作为因变量，观察结果的变化。

2. 子样本检验

   • 随机抽取一部分子样本进行估计，与全样本的结果进行对比。
   • 对特定行业或地区的子样本进行单独估计，检验模型在不同子样本中的适用性。

3. 内生性处理

   • 考虑可能存在的内生性问题，例如反向因果关系。可以采用工具变量法、双重差分法等方法来解决内生性，重新估计模型并观察结果。

例如，寻找与研发投入强度相关但与企业绩效不存在直接因果关系的工具变量，如行业平均研发投入强度，然后使用两阶段最小二乘法进行估计。

通过以上多种稳健性检验方法的综合运用，可以更全面地评估非线性面板数据模型的可靠性和稳定性，确保研究结论的科学性和有效性。

六、程序代码及解释

// 导入数据
import delimited "data.csv", clear// 设定面板数据
xtset firm_id year// 估计非线性面板数据模型
xtreg y R R2 S R*S, fe// 输出结果
estimates store model1// 稳健性检验 1：改变样本范围
keep if year > 2010
xtreg y R R2 S R*S, fe
estimates store model2// 稳健性检验 2：更换模型形式
xtreg y sqrt(R) sqrt(S), fe
estimates store model3// 查看估计结果
esttab model1 model2 model3

上述代码中：

• import delimited "data.csv", clear 用于导入数据文件。
• xtset firm_id year 设定个体标识变量 firm_id 和时间变量 year，将数据设定为面板数据结构。
• xtreg y R R2 S R*S, fe 进行固定效应模型的估计。
• estimates store model1 存储估计结果。

【Stata】如何优雅的做非线性面板回归-倒U型关系 (qq.com)https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNjY5MzY5MA==&mid=2247483880&idx=1&sn=61f3da4065559efdc3bf6b4ed56871c9&chksm=c3369b61cf5c01a64f3b533d8fde266b3a15b33a3b76307a6df862ae1668c9cb3344d99b035f#rd