第四章 研究方法
第一節 追蹤資料模型
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第四章 研究方法
本研究目的在瞭解影響所得分配影響之因素，並探討有效稅率對 所得分配之影響。因此，本研究將結合橫斷面（cross-sectional）與時 間序列（time-series）結合之追蹤資料（panel data）。
第一節 追蹤資料模型
追蹤資料與橫斷面資料相比，追蹤資料不但得觀察到研究變數間 原先無法觀察到的動態變化，且得使用固定效果模型分析觀察個體的 固定效果，以瞭解個體特性，降低參數估計的偏誤（bias）。因此，
使用追蹤資料分析觀察全體的長期性決定因素，是較能分析出正確且 嚴謹的結果。
此外，Hsiao（1986）認為追縱資料相較於横斷面或時間序列兩種 資料，具有以下的優點：（一）、降低估計上的偏誤：以追縱資料中 的固定效果模型進行估計時，則可以虛擬變數（dummy variable）的 形式估計出横斷面資料模型所未考慮與未包括到的的質化變數（例如 企業文化、領導人特質），而這些變數通常是無法以數字來量化的。
（二）、減少共線性的問題：若時間序列資料期間短及資料無法滿足 設定的模型時，將導致缺乏自由度與線性重合（multicollinearity）的
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問題，但使用追縱資料，將包含更多的資訊，不僅有助於提高樣本數 與自由度，不同觀察個體的特質差異亦會大於單一觀察個體，此將會 減少共線性的問題。（三）、提供更完整的訊息：由於追蹤資料包含 較期間較長，其對同一截面數據進行重複觀察，能夠幫助研究經濟行 為變化的動態性，也有助於釐清某因素之動態影響，具有表達横斷面 資料中不同樣本特性與時間序列的動態性質，可以得出較為準確的估 計結果。
基於上述多種優點，本文將以追縱資料來進行臺灣地區縣市家庭 可支配所得有效稅率對所得分配之影響的實證研究。而依本研究使用 的追蹤資料特性而言，可以選擇雙因子固定效果模型（fixed effects model）與隨機效果模型（random effect model）。假設在固定效果模 型與隨機效果模型下，這個參數變異的模型設定了只有截距變數會改 變，反應參數不會改變。同時也假設對於所有觀察個體和時間，誤差 項是互為獨立且服從 N(0,
e2)。
另外，根據 Balestra and Nerlove（1966）與Greene（2003），雙 因子效果模型有兩種：「雙因子固定效果模型」（two-way fixed effects model），以及「雙因子隨機效果模型」（two-way random effects
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變數向量，不包括截距項。αi 稱為個別特質效果（individual-specific effect），不隨時間變動而變動，但不同觀察單位會有不同個別效果，及θt 則是第t 期的時間特質效果（time-specific effect）。
此外，黃智聰、歐陽宏（2006）認為，「雙因子固定效果模型」
（two-way fixed effects model）與「雙因子隨機效果模型」（two-way random effects model）的最簡單選擇標準為「樣本有無透過抽樣過程」
來分辨。若樣本即為母體或無透過抽樣過程，則採用固定效果模型為
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關性；HA：γi ≠ 0，即γi 與解釋變數間具相關性。若虛無假設為真，即