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の続きです。
今回は、仕事の平均時間や、趣味・娯楽の平均時間との関連性を調べてみましょう。
仕事の時間や、趣味・娯楽の時間がどの年に調査されたかを確認します。
となっていて、1981年から2016年まで５年ごとの調査です。
パソコン所有数量の調査年は、
となっていて、1984年から2014年までの5年ごとの調査です。
なので、仕事の平均時間、趣味・娯楽の平均時間の調査年を2年ずらして、1986年の調査を1984年のパソコン所有数量の調査に対応しましょう。
2年year_codeをずらしました。そうしたら、前回と同じ要領でパソコン所有数量のデータと合体させます。
散布図を描いておおまかな関係を把握しておきましょう。
仕事の平均時間が長いとパソコン所有数量は若干少なくなる感じですね。
趣味・娯楽の時間との関係をみます。
趣味・娯楽の時間が長いとパソコン所有数量も多いという関係のようです。
それでは、パネルデータ分析をしましょう。まずは、pdata.frameでパネルデータフレームに変換します。
n = 47, T = 7, N = 47 * 7 = 329 のバランスドパネルです。
今回も前回と同じように、プーリング法、First Difference法、Fixed Effect法で
pc = β0 + β1 * work + β2 * hobby + yearダミー + 都道府県特有値 + u のモデル式の係数を推計します。
stargazer()関数で３つの推計結果を比較してみます。
workの係数をみると、プーリング法、とFIrst Difference法は有意な値ではありませんでしたが、Fixed Effect法では1.046で統計的に有意な係数でした。仕事の平均時間が長いとパソコン所有数量が増加する、ということですね。
hobbyの係数を見ると、First Difference法では統計的に有意な値ではありませんでしたが、プーリング法、Fixed Effectでは有意な値でした。Fixed Effect法だと係数は5.5なので、趣味・娯楽の時間が1分長いと千世帯当たりのパソコン所有数量が5.5台多くなる、ということです。1時間長いと300台以上多くなるということですから、けっこう影響ありますね。
今回は以上です。
次回は、
です。
初めから読むには、
です。
