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透過在模型中引入時間虛擬變數來加以剝離和控制，另一部分才是因截面因時間而變化的不可觀測因素。不過一般計量經濟學的面板資料分析中都主要討論兩部分，在更高階一點的統計學或計量經濟學中會討論誤差分量模型，它一般討論三部分誤差）。

非觀測效應模型一般根據非觀測效應的不同假設可分為固定效應模型和隨機效應模型。傳統上，大家都習慣這樣分類：如果把非觀測效應看做是各個截面或個體特有的可估計引數，並且不隨時間而變化，則模型為固定效應模型；如果把非觀測效應看作隨機變數，並且符合一個特定的分佈，則模型為隨機效應模型。

在實際研究中經常採用的Panel　data迴歸模型（或TS/CS　（Time　Series　/Cross　Series）模型）是固定效應模型（fixed　effect　model；FEM）和隨機效應模型（random　effect　model；REM）。在實證研究中一般透過對資料的Hau*an檢驗以確定是選用固定效應模型還是隨機效應模型。在模型中；如果模型中的係數　為確定性變數；即模型中省略因素對個體差異的影響是固定不變的；則模型為固定效應模型。如果　為隨機變數；即模型中省略因素對不同個體的影響是隨機的；則模型為隨機效應模型。

因此使用面板資料，主要有三種模型可供選擇，即OLS模型、固定效應（Fixed　Effects，FE）模型和隨機效應（Random　Effects，FE）模型。利用F檢驗識別使用OLS模型還是FE模型；　再利用LM　檢驗（lagrangian multiplier　test）識別使用OLS模型還是RE　模型，最後用Hau*an　檢驗使用RE　模型還是FE模型。本文所有的模型全部過程用Givewin2軟體　或者EVIEWS5軟體完成。

首先；對模型進行選擇。利用檢驗來確定是選擇固定效應模型還是隨機效應模型其檢驗的統計量為：W=　，其中　是固定效應模型的估計結果； 是隨機效應模型的估計結果，而∑是兩種估計量協方差矩陣之差，即：∑=Var（　）…Var（　）；實際上Hau*an檢驗是一種Wald統計量；它漸進服從自由度為k的　分佈；其中k為模型中解釋變數的個數。在給定顯著性水平　下；若W《　；則採用隨機效應模型；否則；採用固定效應模型。從理論上講；若僅以樣本自身效應為條件進行推論；宜採用固定效應模型；如果欲以樣本對總體效應進行推論；則應採用隨機效應模型。一般情況下；對於住宅產業來說；居民對房子的消費傾向在短時間內保持了相對的穩定；具有時間的一致性。因此，本文利用軟體Givewin2　和Eviews5來計算檢驗的值；並且根據其判別規則選擇固定效應模型。其次；在引數不隨時間變化的情況下；對截距和斜率引數的兩種假設的情況下進行檢驗。

當橫截面的單位是總體的所有單位時，固定效應模型是一個合理的模型。如果橫截面單位是隨機地抽自一個大的總體，則使用隨機效應模型較為合適。本文是對全國所有省市的住房供給進行分析，為了控制不同省份的個體特徵，本文主要採用固定效應模型。

中國城鎮住房價格變化特徵

從總體上看，1991—2006年，中國城鎮住房銷售平均價格保持平穩上漲，出現了兩個上漲週期，第一個週期是1992…1993年，第二個週期是2003年以後，第二上漲週期從時間上明顯拉長；從結構上看，1998年以來，經濟適用房銷售平均價格基本比較穩定，略有上升，但2004年後上漲速度明顯加快；1997…2003年，別墅、高檔公寓等的銷售平均價格基本平穩，穩中有降，但2003年後卻出現了快速上漲的趨勢；與此同時，別墅、高檔公寓等的銷售平均價格遠遠高於住房銷售平均價格，接近住房銷售平均價格的兩倍；可以推斷別墅、高檔公寓等的價格高於普通住宅價格兩倍以上。

2001年後，我國土地交易價格指數的上漲速度超過了房屋銷售價格指數，說明在一定程度上，土地價格的上漲對房價上漲起了推波助瀾的作用。房屋銷售價格指數快速上漲，特別是在2003年後出現了上漲速度加快的勢頭。房屋租賃價格指數每年的上漲幅度不大，說明住宅租金保持平穩；房屋銷售價格指數上漲快於房屋租賃價格指數上漲，房屋銷售市場與房屋租賃市場之間的價值扭曲現象進一步加劇。

中國城鎮住房價格與投資