面板数据中heckman方法和程序, 动态, 0-1面板和内生性选择都行
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“面板数据研究小组”今天主要致力于引荐一些处理面板数据中存在选择偏差行为的方法，即怎么把heckman模型运用到面板数据中去处理self-selection效应。同时，针对不同的因变量数据类型，比如连续和二元，我们又该如何用适当的方法去处理自选择导致的偏差。在静态面板和动态面板中，处理自选择效应的方法也是不同的，不然想一想在这两种模型中处理内生性的区别。若面板数据中同时存在内生性，或者该选择行为本身就是内生决定的，那要处理这种选择行为带来的偏差又会不同。面板数据最近几年发展得较快，不过整体而言在很多方面还存在使用场景受限的缺陷。但面板数据最大的优势就是自己是时间序列和截面数据结合而得到的精华产物。
下面这三篇文章是值得去认真读的，至少把引言和结论读一读，知道这些方法为什么会出现，致力于解决了什么，相对于其他已有的方法有哪些优势。如果对面板数据处理方法感兴趣，可以到面板数据研究小组交流访问(文末阅读原文)。下面文章中的do file放在计量社群可以直接提取使用。
1.面板数据中同时存在内生性和选择偏差的估计方法
Estimating Panel Data Models in the Presence of Endogeneity and Selection (with Jeffrey M. Wooldridge), Journal of Econometrics 157, August 2010, pp. 375-380.
当感兴趣的方程中包含内生解释变量以及未观察到的异质性时，伍德里奇这篇文章使用选择模型来估计该面板数据方程。在有适当的工具变量的情况下，他们提出了几种测试选择偏差存在的方法和两种在内生性存在的情况处理样本选择偏差的方法。该检验是基于固定效应的两阶段最小二乘估计，从而允许未观察到的异质性和解释变量之间存在任意的相关性。他们文章中的第一个校正过程是基于参数估计的，因此在选择方程中若误差具有正态分布的情况下是有效的。第二个过程使用序列估计值以半参数地形式估计模型参数。这些方法允许error的方差具有相当灵活的结构，并且不对解释变量的条件分布施加任何非标准假设。这个Stata估计do file放在社群可以提取。
2.动态面板模型中存在样本选择偏差时的估计方法
Estimation of Dynamic Panel Data Models with Sample Selection (with Jeffrey M. Wooldridge),Journal of Applied Econometrics, vol. 28, iss. 1, January/February 2013, pp. 47-61.
伍德里奇他们提出了一种用于估计动态面板数据模型的新方法。该方法使用滞后因变量的后向替来估计回归方程，而唯一需要校正的是在同期中存在的选择偏差。 该估计结果对误差的假设也相对较弱，且能够避免一次差分之后的弱工具变量问题。 他们还提出了一种简单的选择偏差测试，该测试基于向一次差分方程添加选择项并随后测试该项的显著性。 这些方法通过估计女性的动态收入方程来展示运行结果。这个Stata估计do file放在社群可以提取。
3.面板数据中二元响应模型存在样本选择偏差时的估计方法
Semykina A, Wooldridge JM. Binary response panel data models with sample selection and self selection. J Appl Econ. 2018;33:179–197.
考虑在不平衡的面板数据中估计二元响应模型，其中因变量的缺失值是由于非随机选择而导致的，或者在进入处理组时存在自我选择行为。针对这种样本选择偏差的情况，伍德里奇他们首先使用参数估计方法去处理样本选择问题，当然假设误差项的在主方程和选择方程中都具有正态分布性。 此外，他们用半参数估计方法来处理面板数据中的自选择行为(二元因变量)，这个方法对各种各样的误差分布都相对具有稳健性。除此紫外，他们还用控制函数法对选择行为的内生性问题再进行了处理。这个Stata估计do file放在社群可以提取。
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