卒論のパネルデータ、固定効果と変量効果はどう選ぶ？

都道府県や企業を何年分も集めたパネルデータでは、固定効果モデルと変量効果モデルのどちらを使うかで迷う人が多いです。

■ 固定効果モデル

都道府県ごとの「変わらない違い」(地理や気候、文化など、データにない要因)を取り除き、同じ都道府県の中での変化を比べます。その違いが説明変数と関係していても、偏りなく推定できるのが強みです。その代わり、年によって変わらない変数(面積など)の係数は推定できません。

■ 変量効果モデル

都道府県ごとの違いが、説明変数とは関係ないと仮定します。仮定が正しければ、固定効果モデルより推定の精度が高くなります。

■ 選び方の目安:ハウスマン検定

「変量効果モデルの仮定が成り立っている」という帰無仮説を検定します。有意なら固定効果モデルを選びます。

R なら plm パッケージの phtest() で確かめられます。

なお、都道府県のような観察データでは、仮定が成り立ちにくいため、はじめから固定効果モデルを選ぶ論文も多いです。

■ あわせて確認したいこと

・年の固定効果も入れるか(全国共通の景気の動きなどを取り除く)

・標準誤差を都道府県ごとのクラスター頑健標準誤差にするか

■ 書き方の例

「ハウスマン検定の結果(χ²(3) = 18.6, p < .001)、固定効果モデルを採用した。」

自分のデータでどちらを使えばよいか、ゼミの先生にどう説明すればよいか分からないときは、こちらでお受けしています。

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