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步骤三 面板模型的选择与回归面板数据模型的选择通常有三种形式 一种是混合估计模型 PooledRegressionModel 。如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异 从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法 OLS 估计参数。一种是固定效应模型 FixedEffectsRegressionModel 。如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距不同，则可以采用在模型中添加虚拟变量的方法..
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混合动力沙盘模型和面板模型制作数据探讨
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面板数据截距固定和随机效应的判断
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FDI对长三角制造业收入差距影响的实证分析
作者: 陈超
国际贸易问题
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摘& 要：跨国公司对外投资的区位不平衡性影响着各地区的经济发展差异，是否也是形成地区。内行业间收入差距的重要原因？文章利用长三角地区两省一市的数据，以制造业为例，运用固定效应模型对长三角地区外资对制造业收入差距的影响进行了实证分析。实证结...
摘& 要：跨国公司对外投资的区位不平衡性影响着各地区的经济发展差异，是否也是形成地区。内行业间收入差距的重要原因？文章利用长三角地区两省一市的数据，以制造业为例，运用固定效应模型对长三角地区外资对制造业收入差距的影响进行了实证分析。实证结果表明，长三角地区外商直接投资的行业分布对其制造业收入差距起到了缩小作用，而外贸和内资则起着拉大收入差距的效果。
关键词：外资，长三角地区，收入差距，固定效应
外商直接投资(FDI)与收入差距的关系一直是国际经济学家和劳动经济学家关心的问题，特别是近年来很多发展中国家反全球化浪潮日益高涨，相关研究结论也受到了各国政府的高度重视。
Karl Taylora，Nigel Driffield(2005)研究了年间，跨国公司对英国制造业技术工人和非技术工人工资不平等的影响，结果显示，外商直接投资会增加对英国制造业技术工的需求并拉大技术工和非技术工工资差距；Robert C.Feenstra、Gordon H.Hanson(2001)通过对美国工业的研究，得出国际贸易中的中间品投入贸易，特别是外购拉大美国工业内部技术工和非技术工的收入差距。但也有不同的结论，Yong-YilChoi(1998)把全球分为北部(发达)和南部(发展)两个经济体，通过对北部经济体三类劳动力工资不平等的研究，得出自由贸易对北部经济的总体工资不平等没有显著的影响。
目前国内的文献对影响收入水平的因素研究较多。在这些文献中，研究外商直接投资对收入的影响占的比重较大。楼海淼、姜东升和韩琳(2004)运用分布滞后模型对年国内9个地区的外国直接投资和当地职工平均工资进行分析，发现FDI对各地区职工平均工资的提高有着较大的影响；李雪辉、许罗丹(2002)在Feenstra和Hanson的外购理论基础上，对深圳地区外国直接投资与工资水平关系进行分析，结果表明，FDI的增加提高了当地熟练劳动工资水平，继而提高外资集中地区的平均工资水平。但也有不同的看法，杨泽文、杨全发(2004)利用中国年的数据，从部门的角度分析，发现FDI份额的变化对实际工资的直接影响不显著。陈利敏、谢怀筑(2004)也同样认为外商直接投资的参与程度对整体工资水平没有显著影响。
关于FDI与收入差距关系方面，赵莹(2003)从对外开放的角度在理论和实证上研究中国改革开放对收入差距的影响，结果表明，伴随着对外开放而来的大量外商直接投资和外资企业支付的效率工资，使素质较高的技术工人的工资大大上升，扩大了中国的收入差距。与此截然不同的是，伺璋、覃东海(2003)以中国为例进行跨省研究，结果显示，以外商直接投资／GDP比值所表示的开放程度与收入分配之间存在明显的反向关系，即FDI比重的增加会缩小中国的收入差距。
对于FDI与长三角地区收入关系问题的研究并不多见，目前的主要成果有宜烨、赵曙东(2005)利用要素价格函数模型和江苏相关经济数据，分别对江苏全省、苏南、苏中和苏北地区进行主成分回归分析，结果显示，FDI区域分布不均衡是地区工资率差距扩大的重要原因，FDI越是集中的地区越能提高当地的劳动力和土地要素价格。本文将从行业层面，采用面板数据方法，对长三角地区(江苏、浙江和上海)FDI与制造业的收入差距关系问题展开研究。
改革开放以来，长江三角洲借助其优越的地理位置、优惠政策和国际制造业中心向中国转移的契机，已经成为中国外商最青睐的地区，长三角地区经济高速发展。但同时，长三角地区的收入差距，特别是制造业的收入差距也在逐步的扩大。从图1可以看出，20世纪90年代中期以来，长三角地区利用FDI总额呈逐年稳步上升态势，从1995的不足100亿美元增至2004年的253.6亿美元，占全国的比例从24.76%上升至41.83%。同样，这段时期，长三角地区制造业收入差距也在逐年扩大，变异系数由上升到2004年的0.455。可以看出，长三角地区FDI的投人与制造业的收人差距呈现出相似的逐年增长趋势。那么，长三角地区制造业的收入差距程度是否与外资的不断涌人有关？如果有关，其因果关系如何？本文利用行业层面数据，研究长三角地区FDI对制造业的收入差距的影响。
二、模型的设定
本文研究的数据时期是年，横截面为长三角两省一市，包括浙江、江苏和上海。10年的时间序列数据样本数太少不足以作时间序列分析，将时间和横截面数据结合起来的面板数据分析方法更适合本研究的数据特点，而且这种方法可较好的解决多重共线性问题。面板数据模型的一般形式为：
其中，Xit为1×K向量，вi为K×l向量，K为解释变量的个数。误差чit的均值为零，方差为бu2：
常用的模型有以下三种：
对于方程(1)，在横截面上五个体差异，没有结构变化，用普通最小二乘法就可以给出、一致有效的估计。此时的模型可称为混合估计模型，相当于把多个时期的数据放在一起作样本数据。
方程(2)为变截距回归模型，它对于不同的个体有不同截距的模型，利用面板数据来控制那些在观测单位间不同但随时间保持不变的变量，一般分为固定效应模型和随机效应模型，由于随机效应模型要求个体的个数要大于解释变量的个数，考虑到本文的解释变量个数较多，因此本文不考虑随机效应，重点来研究固定效应模型。
方程(3)为变系数回归模型，它认为对于不同的个体，解释变量的回归系数存在显著性的差异。这种模型本文也不作考虑。
我们根据陈利敏、谢怀筑(2004)工资的推导公式，沿用文中部分因素指标，增加一个开放因素和劳动生产率因素，并对各指标适当变形后就有了如下固定效应回归模型：
在(1)式中，в1…в5代表系数，i代表地区，t代表时间，аi为固定效应，它用于控制那些长三角地区间存在差异但不随时间变化的非观测因素的影响，比是随机误差项。
三、数据来源及变量描述
本文模型中各指标的数据分别来自《中国劳动统计年鉴》()、《中国统计年鉴》()、《浙江统计年鉴》()、《江苏统计年鉴》()、《上海统计年鉴》()，为了数据的统一，本文选择长三角制造业细分行业中的前28个行业，其中除去了年开始统计的工艺品及其他制造业、废弃资源和废旧材料回收加工业和2003年以前统计的其他制造业。
被解释变量为制造业收入变异系数，我们用它来测度长三角制造业的收入差距状况。衡量收入差距的指标有很多，常用的有基尼系数、泰尔指数和余期望系数(尚卫平，2003)。但这些指标存在着计算复杂、烦琐、工作量大、结果多样化等问题。本文以这些指标为基础，设计了一个反映收入差异的新指标——变异系数(CV)，它能较好的克服基尼系数、泰尔指数和余期望系数的不足，同时满足我们研究收入差异状况的需要。变异系数的计算公式为：ICV：行业劳动报酬标准差／行业劳动报酬平均数。
解释变量包括FDI、K、OPEN、LCV和PCV。在这里加入除FDI以外的解释变量的目的是为了控制其他可能影响收入差距的因素的影响。
FDI代表历年外商直接投资存量。我们用FDI存量考察外资对长三角制造业收入差距的影响，因为它既可以体现FDI的短期影响，也可以体现其长期影响(Chen，1997)。本文的研究年限是年，因此以1994年为FDI存量基期，采用Hall和Jones(1999)的方法计算当年的FDI存量，也就是公式，这里，FDI1994i表示1994年第i个地区的外商直接投资的存量，fdi1994i表示1994年第i个地区当年的外商直接投资，gi表示第i个地区1994年到2004年的人均GDP增长率，ξ采用6%作为折旧率(Hall和Jones，1999)，然后采用永续存盘法公式计算：
为了统一单位，我们根据中国各年的汇率把FDI换算为人民币记价。
K代表历年长三角地区国内投资的存量，当年国内投资额通过当年全社会固定资产投资减外商直接投资而获得。国内资本存量的计算方法跟FDI存量的计算方法相同。内资一直以来都是长三角地区制造业投资的主要来源，它的分配不均，会给各行业的生产效率带来很大的差异，导致行业间收入差距的扩大。因此，作者预测在这里的计量检验中，K系数的符号应该为正。
OPEN代表外贸依存度，用进出口额占GDP总额来衡量，这里我们也把进出口额换算为人民币记价，以便准确测算外贸依存度对收入差距的影响。如果一个行业的外贸依存度越大，就表明这个行业的规模和对外能力越强，越有能力给职工支付高工资，越能拉开不同行业的收入水平。因此预测OPEN的系数为正。
LCV代表制造业从业人员变异系数。一般说来，从业人数与收入之间通常满足负相关关系。按照这种理论，如果从业人数差距上升是由高收入行业从业人数上升引起的，那么意味着高收入行业整体收入水平会下降，如果这时保持低收入行业收入不变，将导致行业间收入差距会缩小，反之则拉大。因此预计LCV系数符号在事先是不定的，取决于从业人数上升行业的类型和特征。
PrCV代表制造业劳动生产率变异系数。由于劳动生产率能直接体现一个行业的生产能力和技术水平，高劳动生产率往往伴随着高收入，行业间劳动生产率差异越大会导致收入差距水平也越大，因此，预计PCV的系数为正。
四、计量结果分析
考虑到可能存在异方差和自相关，我们对各指标取对数外，采用Eviews4.0中固定效应回归模型的“似不相关回归”法，它可以自动修正横截面中出现的异方差和自相关，并选用迭代至收敛，保证参数估计一直到收敛为止。
计量结果如表1。
表1是固定效应回归模型的结果。在分析结果之前，我们可以检验本文使用固定效应模型的正确性。检验过程如下：
建立原假设H0：长三角两省一市具有相同的截距项(建立混合估计模型)。
备择假设为H0：长三角两省一市具有不同的截距项(建立固定效应模型)。
我们定义F统计量为：
其中，SSEr和SSEu分别表示约束模型(混合估计模型)和非约束模型(固定效应模型)的残差平方和。N为个体个数，本文为3，K为解释变量个数，本文为5，(N—1)和(NT-N-K)分别为F统计量分子和分母自由度。我们用F与它在а=5%显著水平下的临界值作比较，如果F&Fa，则拒绝原假设H0。
通过建立混合估计模型，我们得出SSEr=0.081496，从表1得到SSEr=0.050019，利用上面的公式得到：
查表得F0.05(2.22)=3.44。因为F=6.92&F0.05(2.22)=3.44，拒绝原假设H0，应该建立固定效应回归模型，这时混合估计模型所得的估计量不是最有效的估计量。固定效应模型的R2达到了0.9579，表明了各因素对收入差距的解释力达到了95%以上，模型的DW值为2.165061，在0.05的显著性水平下，du=(=1.83)≤DW(=2.165061)≤4-du(=2.17)，因此，模型在0.05显著性水平上可以认为不存在自相关。
本研究关注的中心是FDI对收入差距的影响作用。从表1中可以看出，外商直接投资(FDI)存量的系数估计值为-0.775，表明FDI的存量对长三角地区制造业收入差距存在缩小作用，即FDI存量每上升1个百分点，会促使长三角地区制造业收入差距水平下降0.775个百分点，这一影响非常显著，而且从表1可以看出，FDI存量的影响超过其他解释变量的影响。这个结果说明，长三角地区外资的大量涌入，特别是对制造业的投入，在一定程度上抑制了制造业内收入差距扩大的局面。
在模型中，国内资本存量K是影响力仅次于外资的一个显著变量。它的估计系数为正，而且非常显著，其值为0.683，表明国内资本存量对长三角地区制造业的收入差距有扩大的作用，国内资本存量每上升1个百分点，可促使长三角制造业收入差距上升0.683个百分点，扩大效果其实是非常巨大的。这个结果说明，由于国内资本在长三角制造业内分配不均和重复投资，导致各行业生产效率差异，加剧了制造业内部的收入不平等。
OPEN的系数为正，而且非常显著，其值为0.327，表明外贸依存度加速了长三角地区制造业收入差距的扩大。即长三角地区外贸依存度每上升一个百分点，可促使制造业收入差距上升0.327个百分点。
作者的计量结果显示LCV的系数估计值是负的，长三角地区制造业从业人数差距的拉大有利于制造业内收入差距的缩小，它的弹性系数是-0.25，这说明在当前长三角地区的劳动力市场高收人、高技能行业对于技术工的需求占了主导地位，这也正符合目前长三角地区的现实，许多用人单位的招聘都要求本科以上，甚至是研究生，而对本科以下劳动力的需求比前几年大大减少。虽然这些高收人行业的收入水平还远大于低收入行业，但是随着这些行业从业人数的上升，低收入行业从业人数的下降，各行业间收人差异会趋于缩小，因此长三角地区制造业从业人数差异的扩大有利于收入差距的缩小。
劳动生产率变异系数PrCV作为模型的一个解释变量，它的系数估计值是正的，正符合我们的预期。但是它在模型中并不显著，并且弹性系数也过小，只有0.024，这说明制造业劳动生产率变异系数对长三角制造业收入差距的作用并没有预期的那么显著。这可能有两个原因，一是样本数大少，由于数据限制，只能统计10年的长三角地区制造业劳动生产率数据，过短的数据还不能说明劳动生产率什么问题，二是实际上该变量真的不重要。作者认为第一个原因比较合理，只能通过以后年数的增加进行深入的研究。
本文采用长三角地区两省一市10年数据，运用面板数据固定效应回归分析方法，考察了FDI对长三角制造业间收入差距的影响。数据显示长三角地区的FDI与行业收入差距呈现同时提高的趋势，FDI似乎是拉大行业间收入差距的重要原因。但是计量分析表明，外贸依存度和内资因素是拉大行业收入差距的原因，而FDI恰恰起着缩小行业收入差距的作用。FDI存量增加1个百分点，可使长三角制造业收入差距缩小0.775个百分点，而且在各解释变量中，FDI的影响程度是最大的。
FDI有缩小长三角地区制造业收入差距的作用，因此在实际中，我们应该鼓励外商多到长三角地区进行投资，放宽政策限制、行业准人和提供政策优惠，给FDI的进入创造一个良好的政策体制环境。对长三角地区有优势但收人水平相对比较低的行业，如纺织业等，除了给FDI创造一个良好的投资环境外，更要充分吸收和利用FDI带来的技术和管理经验，提高行业的生产效率和科技水平，这样才有利于提高行业从业人员的收入水平，缩小与高收入行业的收入差距。
虽然外资的引入可以抑制长三角地区制造业的收入差距的扩大，但从图1我们可以看出，单凭引进外资无法扭转近年长三角制造业收入差距扩大的现实，这其间还有许多其他因素在影响制造业的收入差距水平。实证表明，国内资本K是一个影响程度仅次于FDI、但影响方向却与FDI相反的一个重要因素。因为不管是全国还是长三角地区，投资的主要来源还是内资部分，内资的分布不均或错误的引导也会导致行业收入差距的扩大。因此，我们要重视内资的作用，合理的引导内资的流向和行业间的分配，对那些收入水平比较低的行业加大内资的投人，提高其生产水平，同样可以缩小行业间的收入差距。
因此，在中国加快开放进程的大背景下，长三角地区与其费尽心思吸引外商投资的进入，不如用心创造一个良好的市场环境，建立完善的市场机制，在各行业对国内国外资本实行同样的国民待遇，既要吸引外资，也要合理引导内资，让资本充分发挥自己的效用，达到缩小收入差距的目的。
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对我国70个大中城市居民消费价格与房屋销售价格关系的实证研究
摘要：过去的2010年我们对中国经济的最深刻体会就是通货膨胀，同时，国家也在2010年连续出台了一系列政策对房地产市场进行调控，造成房价较以往出现下降趋势。居民消费价格指数的计算不包含房屋的买卖，作为与居民日常生活密切相关的物价和房价，是否存在着一定的关系呢？本文收集了2010年6个月的70个大中城市的居民消费物价指数与房屋销售价格指数，组成了面板数据，运用计量经济学Eviews软件对二者关系进行探索。利用了格兰杰因果检验的方法，以及个体随机效应回归模型估计方法建立了回归模型，找出房屋价格对居民消费价格的关系：在通货膨胀的条件下研究物价上涨，要考虑房地产销售的情况。
关键词：居民消费价格指数 房屋销售价格指数
面板数据 格兰杰因果检验 个体固定效应模型 个体回归效应模型
2010年4月，国务院常务会规定贷款买第二套房首付不得低于50%；7月，国土部部长徐绍史表示四季度楼市将全面调整，房价会降低；9月底，央行银监会要求商业银行暂停发放第三套房贷，首付款比例调整到30%以上。贷款购买第二套住房的家庭，严格执行首付款比例不低于50%，贷款利率不低于基准利率1.1倍的规定；11月，住房城乡建设部、财政部、人民银行、银监会联合印发《关于规范住房公积金个人住房贷款政策有关问题的通知》，通知规定套型建筑面积在90平方米（含）以下的贷款首付款比例不得低于20%，套型建筑面积在90平方米以上的，贷款首付款比例不得低于30%。通知也对第二套住房公积金个人住房贷款的发放对象以及第二套住房贷款的首付款比例。
2010年国家加大了对房地产的调控力度，日，上海、重庆两直辖市也开始实施房产税细则，对房产进行征税。
2010年另一个让我们关注的焦点是物价的上涨。首先是农产品，然后是各个方面都在经历通货膨胀。
居民消费价格指数是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，是考察城市工薪居民购买的特定系列商品价格平均值的一个统计指标。它是衡量通货膨胀的主要指标之一。我国的居民消费价格指数包括食品、烟酒、衣着、家庭设备、医疗卫生保健、文化教育娱乐、交通通讯、居住等八大类。
引言 居民消费价格指数和房屋销售价格指数
房屋销售价格指数是反映一定时期房屋销售价格变动程度和趋势的相对数，它是通过百分数的形式来反映房价在不同时期的涨跌幅度。包括商品房、公有房屋和私有房屋各大类房屋的销售价格的变动情况。房屋销售价格指数的优点是“同质可比”，这种方法反映的是排除房屋质量、建筑结构、地理位置、销售结构因素影响之后，由于供求关系及成本波动等因素带来的价格变动。
从两者的定义可以看出，居民消费价格指数的计算范围不包括房屋销售的情况，那么作为居民目前比较关心的房屋销售与居民日常生活关系密切相关的消费情况有无关系呢？住房是人们最基本的生活需要之一,但是与居民生活有关的反映物价变动的居民消费价格指数却没有将房地产价格纳入其中。是否应将房地产价格纳入居民消费价格指数在学术界争论不一。之前有人探索居民消费物价指数与房价之间的关系，得出的结论是两者成正比关系。即认为房价的飞涨促进了物价的高速增长。
一般而言，在通胀预期之下，大宗商品、黄金、楼市和股市是投资的“四大金刚”。现在我国正面临着通货膨胀，而投资四大金刚之一的楼市却正遭遇史上国家最严厉的政策调控，它们之间是否还是像以前一样呈现相互促进的关系？
本文以我国70个大中城市的房屋销售价格指数与居民消费价格指数为例，对2010年5月到11月共6个月的数据进行了分析研究，旨在探索在目前物价上涨、政策调控的情况下，房屋销售价格对居民消费物价的影响。
三． 居民消费物价指数与房屋销售价格指数之间的关系
（一）两者的趋势图
收集2010年1月到2010年11月的数据，利用计量经济学Eviews软
件分别做出居民消费物价指数与
房屋销售价格指数的趋势图。
2010年1月―11月居民消费物价指数趋势图
从图1中可以看出来2010
年消费价格指数整体呈上升趋势，只有个别月份点下
2010年1月-11月房屋销售价格指数趋势图
图2 是房屋销售价格指数趋势图，可以看出从2010年4月份开始房屋销售价格呈明显的下降趋势，这与国家出台的一系列打压房价的政策不无关系。
（二）格兰杰因果检验
对于一组变量，Eviews可以进行两个变量间的双向格兰杰费因果性检验，下面我们对二者进行检验。
格兰杰因果检验结果
F统计量 P值
JGZS does not Granger cause FWZS
0.08609 FWZS does not Granger cause JGZS
从表1得到的结论是两个假设都被拒绝，则两者之间存在因果关系，即居民消费物价指数与房屋销售价格指数之间存在双向因果关系。
（三）面板数据模型的估计
（1）模型的建立
从趋势图看出两者的变化相反，房屋销售价格指数是从4月份开始下降，于是我们收集了2010年5月到2010年11月这6个月的全国70个大中城市的居民消费物价指数和房屋销售价格指数，并组成了面板数据（原始数据见附表），运用Eviews软件中的统计方法对面板数据进行估计，以70个大中城市的居民消费物价指数为自变量，房屋销售价格指数为因变量建立回归模型。
（2）模型的探索
（a）混合模型的估计方法
混合模型的估计方法是把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。
得到结果为表2。
混合模型的估计结果
从表2的结果看出混合模型的估计方法的统计结果不理想。
（b）个体固定效应回归模型的估计方法
个体固定效应模型就是对于不同的个体有不同截距的模型。
我们得到个体固定效应的估计结果：
个体固定效应模型的估计结果
相应的表达式是：
FWZSit?172.8D1?170.5D2?...?166.7D70?0.6JGZSit
其中虚拟变量D1D2...D70的定义是：
Di?｛1，如果属于第i个个体
i=1，2...70
现在用F统计量检验是应该选择混合回归模型还是个体固定效应回归模型 原假设与备择假设是：
H0:?i??，模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合回归模型）
H1:模型中不同个体的截距项?i不同（真实模型为个体固定效应回归模型）
F统计量定义为：
F?(SSEr?SSEu)/[(NT?k?1)?(NT?N?k)] SSEu/(NT?N?1)
其中，SSEr表示约束模型，及混合估计模型的残差平方和，SSEu表示非约束模型，即个体固定效应回归模型的残差平方和。非约束模型比约束模型多了N-1个被估参数。由上述数据结果得到SSEr=27015.78 SSEu=1066.15
查表可得到：F0.05(69,419)?F,推翻原假设，比较上述两种模型，结论是建立个体固定效应回归模型更合理。
（c）个体随机效应回归模型估计方法
个体回归效应模型的估计结果
相应的表达式为：
FWZSit?(167.12?3.18)?(167.12?0.84)D2?...?(167.12?2.94)D70?0.57JGZSit
其中虚拟变量D2,D3,...,D70的定义是：
回归模型 1,如果属于第i个个体，i=2，...，70 0，其他利用Hausman统计量检验是应该建立个体随机效应回归模型还是个体固定
原假设和备择假设是：
H0：个体效应与回归变量（JGZSit）无关（个体随机效应回归模型）
H1：个体效应与回归变量（JGZSit）相关（个体固定效应回归模型）
由个体固定效应回归结果知：
^^?W??0.5922
s(?w)?0.08 03
由个体随机效应回归结果知：
^^?RE??0.5678
s(?RE)?0.08 21
Hausman统计量为：
H?(?W??RE)2
^2^2^^=-2.03488 s(?W)?s(?RE)
可知要接受原假设，即应该建立固体随机效应回归模型。
结论和建议
（一）结论
综上分析，2010年5月―2010年11月 我国70个大中城市的居民消费价格指数和房屋销售价格指数问题应该建立个体随机效应回归模型，房屋销售价格指数与居民消费价格指数呈相反的变化关系，也就是说2010年5月---11月这半年的时间由于国家政策的调控，我国房地产业出现了房价下降的情况，而物价却
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