○ 文/李国柱 李子宁 李从欣

文章梳理了面板数据尤其是短面板数据的估计方法，提出了用SPSS软件进行了混合回归、组间估计、组内估计、一阶差分估计、最小二乘虚拟变量估计的操作流程，并与STATA软件的估计结果进行了对比。结果证实，用SPSS估计面板数据可以得到与STATA完全相同的结果，拓展了SPSS软件的使用范围。

SPSS是世界上应用最广泛的统计软件之一，其特点是操作简单、统计方法比较齐全，在视窗版软件中得到广大用户的认可。但SPSS软件也有一个大的缺点，其包括的统计方法主要是基于截面数据的统计方法，在时间序列数据方面仅包括自相关图、互相关图、专家建模器等，没有单位根检验、协整分析、向量自回归模型等估计方法，而对于面板数据更是丝毫没有涉及。面板数据由于可以解决遗漏变量问题、提供更多动态行为信息以及使样本容量增大，在实证研究中得到越来越广泛的应用。那么能否用SPSS进行面板数据分析呢？虽然不能直接估计，但只要熟知面板数据的估计方法，通过适当的操作，SPSS也可以估计面板数据。

一、SPSS输入面板数据的方法

SPSS默认输入的是截面数据，当输入时间序列数据时，必须首先通过“数据/定义日期”过程定义时间变量，然后通过“转换/创建时间序列”功能创建一个新的时间序列。而对于面板数据，可采用类似STATA软件的输入方式，除包括建模的变量外，还需要创建一个日期变量和截面变量。本文以2010-2017年我国31个省（自治区、直辖市）的数据为例，说明面板数据的输入方法以及各种估计方法。……