面板数据的heckman两步法?

发布网友发布时间：2024-10-06 01:55

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热心网友时间：2024-10-22 02:36

面板数据模型在经济学研究中的广泛应用，尤其是在个人、家庭或公司为横截面单位时。非平衡面板数据集的估计通常使用固定效应或随机效应方法。然而，当缺失数据源于自我选择时，这可能导致估计偏差。例如，在收入模型中，仅观测到工作的个人的收入情况，数据的丢失并非随机性。当面板数据方程包含内生解释变量以及未观测到的异质性时，可以采用样本选择模型估计面板数据方程。

Heckman模型是纠正样本选择偏差问题的有效方法。在横截面数据中，其适用性和基本原理已在推文“Heckman模型：你用对了吗？”中详细阐述。当样本选择问题发生在面板数据中时，Heckman模型的基本原理如下：

首先，考虑具有无法观测效果的面板数据模型，定义工具变量对解释变量严格外生，并包含所有外生变量。定义潜变量作为选择指标，如果能够被观测到，则取值为1，否则取值为0。同时，定义两个随机误差项，它们服从均值为0、方差为0的二元正态分布，协方差矩阵为特定形式。

当两个随机误差项相关时，估计量存在偏误。通过式（3）构造逆米尔斯比率来识别和纠正偏差。固定效应方法采用FE-2SLS估计最终统计方程，其推算过程基于假设，得到逆米尔斯比率公式。

在实际应用中，使用Mundlak（1978）模型设置进行参数校正，通过xtheckmanfe命令实现存在选择和内生变量的面板数据估计。具体用法包括选择方程和内生方程的设定。

在Stata实例中，研究成年人工资、工作任期和年龄之间的关系，调用面板数据集，指定面板结构和时间变量。进行回归分析，采用官方xtheckman命令进行回归，得到结果包括工资方程和选择方程的估计系数、随机效应的方差估计、相关性估计等。对比不考虑固定效应的面板Heckman模型结果，显示固定效应估计对结果的影响。通过伪两步法进行回归，标准误被修正。如果不考虑选择问题，可采用特定命令设置。最后，如果年龄变量已被包含在工资方程中，可从选择方程中剔除。

Heckman模型的固定效应估计适用于存在异质性或内生变量的情况下修正样本选择偏误。当动态面板数据存在选择偏差时，Anastasia Semykina提出了相应的解决办法。详细内容可在相关推文中找到。

要使用xtheckmanfe命令的基本结构，可以参考作者网站myweb.fsu.e/asemykina...获取相关dofile。确保安装最新版的lianxh/ songbl命令，以便正确执行Heckman模型的固定效应估计。