巴蒂 H.巴尔塔基，自1979年在宾夕法西亚大学获得经济学博士学位以来，巴蒂 H.巴尔塔基先后在美国休斯敦大学和得克萨斯A&M 大学任教。曾出版了《面板数据计量经济分析》和《计量经济学》等学术专著，编辑出版了《理论计量经济精粹》、《面板数据计量经济学新进展》（卷I和卷II）、《非平稳面板数据、面板协整和动态面板》和《面板数据计量经济学：理论贡献和经验应用》等100多部著作以及担任权威经济学和统计学杂志的主编或副主编。巴尔塔基教授是得克萨斯A&M 大学人文学科George Summey Jr．教授主席团负责人，并获得学术研究特别成就奖。他是《体验经济学》（Empirical Economics）的主编、《计量经济学杂志》（Journal of Econometrics）编委、《计量经济评论》（Econometric Reviews）编委和《应用计量经济学杂志》编辑。巴尔塔基教授也是《对经济分析的贡献》丛书的主编，曾获得《计量经济学杂志》特别会员（fellow）和经济计量理论的Multa & Plura Scripsit奖。

　　面板数据计量经济分析已经成为计量经济学研究的重要分支之一，《面板数据计量经济分析（原书第4版）》系统介绍了面板数据模型的理论方法和应用，其内容包括静态、动态面板数据模型的设定、估计、检验和应用。尤其是对于非经典（非平稳）面板数据的计量经济分析方法的系统介绍是《面板数据计量经济分析（原书第4版）》的特色之一。其次，《面板数据计量经济分析（原书第4版）》还集中讨论了受限因变量面板数据模型、非平衡面板数据模型和面板数据联立方程模型的技术方法，指出了面板数据计量经济分析的发展方向。
　　《面板数据计量经济分析（原书第4版）》适合高等院校经济学类本科生、研究生使用。

　　“这是由当代面板数据经济计量学缔造者之一撰写的一部经典著作，它既介绍了该领域的实践内容，又展现了全面的统计理论基础。自1995年第1版出版以来，本书已成为全球高级计量经济学的标准教科书和面板数据经验研究者的重要参考书。”
　　——美国纽约州立大学艾嘉·拉希里（Kajal Lahiri）教授
　　“本书是该领域的一部经典著作，它已被全世界的研究者和研究生使用。在新版本中，巴尔塔基教授增添了许多新的素材，反映了动态（包括非平稳）面板数据模型和受限因变量面板数据模型等面板数据文献的新进展。对面板数据感兴趣的任何人来说，本书都是一部值得阅读的著作。”
　　——英国斯特拉思克莱德大学加里·库普（Gary Koop）教授
　　“面板数据计量经济学的优势在于将截面平均能力与时间变化性和空间依赖性相结合。巴尔塔基教授提供了把计量经济学方法惊人融合的路线图，使有技术天赋的初学者、有渊博知识的专家和富有经验的实践者循循善诱。”
　　——美国耶鲁大学皮特·菲利普斯（Peter Phillips）教授
　　“本书是面板数据计量分析领域最全面、最有价值的著作，作者是该研究领域的开拓者之一。本书以内容全面、解释清晰而著称。对于从事面板数据分析的理论工作者和应用人士非常有用。另外，本书既是一本面板数据分析课程的教科书，也是计量经济学课程的重要参考书。”
　　——美国密歇根大学皮特·施密特（Peter Schmidt）教授
　　“在新版中，巴尔塔基教授介绍了面板数据计量经济分析领域的许多前沿文献。尽管本书的对象是研究生，但是，许多基础章节的内容对经济学、金融学、社会学和政治学等方面的本科生和应用研究者也是很有帮助的。天才的巴尔塔基教授使用简单明了的语言使读者更容易理解这些艰涩的概念。本书也是当前备受欢迎的参考文献。”
　　——英国剑桥大学裴沙连（M. Hashem Pesaran）教授

　　NLS通过调查记录了几组男性和女性在不同时间点的劳动力市场行为以及其他重大生活事件的相关信息：
　　（1）NLSY97，该组包括从全国抽取的近9 000个青少年，他们1997年时年龄都在12-17岁之间。
　　（2）NLSY79，该组包括从全国抽取的12 686个年轻男性和女性，他们1979年时年龄在14～22岁之间。直到1994年对这组人一直是一年调查一次，最近改为两年调查一次。
　　（3）NLSY79儿童和成人组，这组是由NLSY79中女性所生育的子女组成。
　　（4）成熟女性和年轻女性组，该组包括5 083名1967年时年龄在30-44岁之间的女性，以及1968年时5 159名年龄在14-24岁之间的女性。对这组人一直是两年调查一次。
　　（5）老年和青年男性组，该组包括5020名1966年时年龄在45-59岁之间的男性，以及5225名1966年时年龄在14-24岁之间的男性。对这两部分人的调查在1981年时停止了。
　　NLS数据集中的变量主要包括学习经历和工作经历，婚姻和子女状况，培训支出，儿童保育支出以及毒品和酒的使用量等。大量的研究用到了NLS和PSID数据库。NLS网站还专门为使用了NLS数据库的3 000多篇文章、专著以及工作论文提供搜索服务。据Brown，Duncan和Stafford（1996）估计，大约有900篇使用了PSID数据库的期刊论文和书籍出版。PSID的应用范围较广，包括跨期劳动力供给模型；经济周期变化中的工资与就业；失业、工作变换和劳动力流动；消费、收入和资产负债表的动态变化；家庭的延续行为；贫困、福利和收入的动态变化；经济状况的代际传递；经济或人口事件的原因。
　　由当前人口调查（current population survey，CPS）项目所得到数据也可以建立面板数据集。CPS是由劳动统计局的人口普查处对全国近50 000个家庭进行的月度调查项目。该调查项目已经进行了50多年，它是了解美国劳动力特征的主要信息来源。与NLS和.PSID相比，CPS中包含的变量少，时期数也短，而且没有跟踪样本中的迁移人口。但是，CPS涵盖的样本范围大，因此对所有的群体都具有代表性。CPS提供对就业、失业、收入、工作时间以及其他一些指标的估计，从中还可以了解年龄、性别、种族、婚姻状况以及受教育程度等人口特征，另外还有职业、行业以及劳动力类型等特征。
　　另外一个发展中国家家庭调查数据的重要来源是1980年建立的世界银行生活标准测量研究（LSMS）数据集。自从1985年以来，LSMS已经在阿尔巴尼亚、越南等近20个发展中国家进行了调查。这些调查大都是2 000-5 000个家庭的小样本，在有的国家调查了一次，在有的国家调查了多次。在另外一些国家可能是2-4年的面板。调查问卷有3种类型：家庭、社区和价格问卷，有时也加入学校或健康设施问卷表。LSMS主要集中在有关贫困本质的规律性上。像LSMS这种重复调查所得的数据，尽管不是真正意义上的面板数据，但也可以用来构造伪面板数据，参见第10章。
　　尽管美国的面板数据库在20世纪60年代已经出现，但直到20世纪80年代欧洲才建立了自己的面板数据。1989年，《欧洲经济评论》（European Economic Review）专门有一期刊发了使用德国社会经济面板数据、瑞典家庭市场和非市场行为研究数据以及荷兰家庭面板数据的一些文章。德国社会经济面板数据库（german socio-economic panel，GSOEP）的第一次数据搜集是柏林德国经济研究所（DIW）在1984年进行的，其中包括了5 921个联邦德国家庭，总共12290个被调查者。

译者序
作者简介
前言
教学建议
第1章 导论1
1.1 面板数据：一些例子1
1.2 为什么使用面板数据，它们的优点和局限性5
注释9

第2章 单因素误差回归模型10
2.1 介绍10
2.2 固定效应模型11
2.3 随机效应模型14
2.4 极大似然估计19
2.5 预测20
2.6 案例21
2.7 精选的应用案例27
2.8 计算的注意事项27
注释27
本章习题28

第3章 双因素误差回归模型30
3.1 简介30
3.2 固定效应模型30
3.3 随机效应模型32
3.4 极大似然估计36
3.5 预测38
3.6 案例40
3.7 应用精选43
注释.44
本章习题.44

第4章 面板数据的假设检验49
4.1 面板数据的混合估计检验49
4.2 对个体效应和时间效应的检验54
4.3 Hausman设定检验63
4.4 进一步阅读71
注释71
本章习题71

第5章 单因素误差模型中的异方差和序列相关74
5.1 异方差74
5.2 序列相关78
注释97
本章习题98

第6章 因素误差的似不相关回归模型100
6.1 单因素误差模型100
6.2 双因素误差模型101
6.3 应用与扩展102
本章习题103

第7章 单因素误差的联立方程组105
7.1 单方程的估计105
7.2 经验案例：北卡罗来纳州的犯罪108
7.3 系统估计113
7.4 Hausman和Taylor估计量116
7.5 实证分析：PSID数据的收入方程119
7.6 进一步阅读以及扩展122
注释124
本章习题124

第8章 动态面板数据模型.128
8.1 简介128
8.2 Arellano和Bond估计量129
8.3 Arellano和Bover估计量135
8.4 Ahn和Schmidt矩条件137
8.5 Blundell和Bond系统GMM估计量139
8.6 Keane和Runkle估计量141
8.7 最新进展142
8.8 经验研究案例147
8.9 进一步阅读152
注释154
本章习题155

第9章 非平衡面板数据模型157
9.1 介绍157
9.2 非平衡的单因素误差模型157
9.3 经验案例：享乐主义者的住房162
9.4 非平衡双因素误差模型166
9.5 非平衡面板数据个体效应和时间效应的检验168
9.6 非平衡嵌套误差模型171
注释174
本章习题175

第10章 专题177
10.1 测量误差和面板数据177
10.2 轮换面板180
10.3 伪面板182
10.4 合并截面时间序列的其他方法184
10.5 空间面板数据185
10.6 混合模型的短期和长期估计188
10.7 异质面板数据189
10.8 计数面板数据193
注释199
本章习题199

第11章 限值因变量与面板数据202
11.1 固定的和随机的logit和probit模型202
11.2 面板数据限值因变量模型的模拟估计208
11.3 动态面板限值因变量模型210
11.4 面板数据的选择偏倚213
11.5 删截和截尾的面板数据模型217
11.6 实证应用221
11.7 经验案例：护士劳动力的供给222
11.8 进一步的阅读224
注释226
本章习题227

第12章 非平稳面板229
12.1 引言229
12.2 假定截面独立的面板单位根检验230
12.8 进一步阅读253
注释256
本章习题256
12.3 截面相关的面板单位根检验237
12.4 面板数据中的虚假回归240
12.5 面板数据的协整检验244
12.6 面板协整模型的估计与推断249
12.7 经验案例：购买力平价251
参考文献259