面板數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)、時間序列數(shù)據(jù)對比說明如下：

一、截面數(shù)據(jù)

（1）概念

截面數(shù)據(jù)是指由同一時間、不同個體的一個或多個指標所組成的數(shù)據(jù)。截面數(shù)據(jù)強調(diào)同一時間的數(shù)據(jù)，常見的人口普查數(shù)據(jù)、工業(yè)普查數(shù)據(jù)都是截面數(shù)據(jù)。

例如：2022年，各省份人口數(shù)構(gòu)成的一組數(shù)據(jù)為截面數(shù)據(jù)。

（2）適用范圍

不同個體在同一時間下由于個體不同而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。絕大多數(shù)統(tǒng)計分析方法都可以分析截面數(shù)據(jù)，可根據(jù)分析目的和截面數(shù)據(jù)類型進行分析方法的選擇。比如定量數(shù)據(jù)可以進行描述性分析；如果有多個指標可以進行聚類分析、因子分析、主成分分析、回歸分析等。不同類別之間的數(shù)據(jù)還可以進行方差分析、t檢驗、卡方檢驗等差異性分析。

二、時間序列數(shù)據(jù)

（1）概念

時間序列數(shù)據(jù)是指不同時間、同一個體的一個或多個指標組成的數(shù)據(jù)。時間序列數(shù)據(jù)強調(diào)不同時間，并且數(shù)據(jù)嚴格按照時間順序排序，如：年、月、日、小時等等。

例如：2013年-2021年北京市人口數(shù)。

（2）適用范圍

同一個體隨時間變化產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。時間序列數(shù)據(jù)存在先后順序，一般用來研究事物的發(fā)展變化規(guī)律，在經(jīng)濟學(xué)中非常常見。時間序列數(shù)據(jù)有專門的時間序列預(yù)測模型，比如ARIMA模型、指數(shù)平滑法預(yù)測等。還可以用來查看總體變化趨勢、周期性、季節(jié)性變化趨勢等。

三、面板數(shù)據(jù)

（1）概念

面板數(shù)據(jù)是不同時間、不同個體的一個或多個指標組成的數(shù)據(jù)，具有個體和時間兩個維度，是二維數(shù)據(jù)。面板數(shù)據(jù)可以理解為在截面上的個體在不同時間的重復(fù)觀測數(shù)據(jù)。

例如：2013-2021年各省份人口數(shù)

（2）適用范圍

不同個體隨時間變化產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，是截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)的綜合，可以進行面板模型分析。

（3）面板模型分析

使用SPSSAU系統(tǒng)進行面板模型分析，操作如下：

面板模型可繼續(xù)分為三種類型，分別是固定效應(yīng)模型（FE），混合估計模型（POOL）和隨機效應(yīng)模型（RE）。最終應(yīng)該選擇哪個模型，可通過各個檢驗進行判斷。SPSSAU分別進行F檢驗，BP檢驗和Hausman檢驗（豪斯曼檢驗），以判斷出最終應(yīng)該使用哪個模型。

從上表分析，SPSSAU建議最終以RE模型作為最終結(jié)果。

從上表可知:針對X1(城鄉(xiāng)居民年末儲蓄存款)而言，其呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性(-11679.p=0.0.0<0.01)，并且回歸系數(shù)值為0.920>0，說明×1(城鄉(xiāng)居民年末儲蓄存款)對nGDP會產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系。針對X2(年末常住人口)而言，其呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性(=2.674,p=0.0094001)，并且回歸系數(shù)值為0.222>0，說明X2(年未常住人口)對nGDP會產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系。針對×3(城鎮(zhèn)化率)而言，其呈現(xiàn)出0.10水平的顯著性(-3.51.p=0.001<0.01)，并且回歸系數(shù)值為-0.887<O，說明X3(城鎮(zhèn)化率)對nGDP會產(chǎn)生顯著的負向影響關(guān)系。針對X4(教育支出)而言，其并沒有呈現(xiàn)出顯著性(=1.840,p=0.104>0.05)，因而說明X4(教育支出)對InGDP不會產(chǎn)生影響關(guān)系。