C14.4,也就是討論商業特許區EZ對失業率宣告的關係,與E13.8的比較 我在回去想了很久以後,發現我們之前的講法不太對,所以po出來大家討論一下 E13.8中,一開始式子為log(eclms)=θt + Bezit + ai + uit 而C14.4的式子為log(eclms)=Ci*t + Bezit + ai + uit 這兩個有什麼差異呢? θt的意思代表說,在80~88年中,全部地區失業率都會有某種上升, 因此θt代表的是不同年裡，全部地區失業率平均數的差異 而Ci*t代表是說,這個式子認為,每一個地區都會有某一種特性 這種特性會隨著時間越變越嚴重 ai代表的是,每個地區都有某一種特性 這種特性在不同年間的影響會是一樣的 假如畫張表的話,可以這樣解釋.... 對資料的假定 │ 不隨時間變化 │ 會隨時間變化 ────────┼───────┼─────── 不隨地區變化 │ β0 │ θt=d81+d82+.... ────────┼───────┼─────── 會隨地區變化 │ ai │ Ci*t ────────┼───────┼─────── 舉個例 θt可能是全國平均經濟成長率,也就是全國各地都上升這樣的量 ai可能是當地生活習慣,例如說A地的人喜歡工作4年出去玩1年 因此失業率永遠比其它地方低20% ai=20% Ci可能是當地人口淨增加量,例如A地每年都會增加5%的人,B地持平 第二年後A地就比B地多10%的人,三年就15%.... 而或許這淨增加量中就會有固定比例β*Ci*t的人失業 這個表格也許可以解釋為什麼E13.8跟C14.4(ii)會有所不同 E13.8只把θt跟ai放進式子裡,代表說他只測量可能因地變或因時變的值 使用F.D.之後,隨地變的ai消失,剩下θt以d81 d82 ....來代表不同年的平均差異 此時資料探討的是ez變化量對失業率變化量的影響 已被解釋的是每一年的總體平均差異θt,再依△ez把資料分成忽然有ez,持平,忽然沒ez 然後來計算這三組資料的平均差異,就是β1 這樣無法被解釋到的,就是假如有存在Ci*t,他將會成為跑完迴歸的intercept 也就是本來的θt中將會包含Ci的平均值,而β1則可能會被Ci-Mean(Ci)影響 舉例來說,也許經濟明明很差,θt>0,但是因為各地平均淨人口量都在下降 因此失業人口也變少,只用θt來看反而是負的,因為變θt+Mean(Ci) 也就是d81,d82....的係數會比較不準,而β1被影響的較小, 除非Ci-Mean(Ci)與ez有correlated C14.4(ii)則是把Ci*t與ai放進去,代表說他測量因地變的值,或因時地而固定增加的量 先使用F.D.之後,ai消失,而Ci*t剩下Ci 此時資料探討的是ez變化量對失業率變化量的影響 已被解釋的是每一地每年的固定變化量Ci,再依△ez把資料分成忽然有ez,持平,忽然沒ez 此時無法被解釋到的,就是平均變化量θt,θt的平均值會被加到Ci中 會這樣說,是因為假如各地都是增加Ci,那麼每年整體會增加ΣCi,因此必包含θt平均值 此時再做fixed effect,Ci就被消掉了 沒有被考慮到的,就是每年不同的增加量θt-Mean(θt)的值,可能會影響ez 舉例來說,可能有一年θt-Mean(θt)大於零,正好當年有ez較多,則β1就變大了 這也使得用這式子算出來的β1比較不精確 因此,C14.4(iii)又多加了時間變數,則是把每年不同的增加量θt-Mean(Ci)的值也考慮 這樣新的ez中,就不會包括Ci*t,也不會包括θt,也不會包括ai 算出來的就是純粹△ez與△log(eclms)之間的關係了 (假設沒有其它新變數應考慮,u~N) 以上一些意見,歡迎同學們更進一步討論! 雖然我覺得這樣寫應該沒什麼人看得懂,因為我自己也看不太懂...Orz --

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