Số liệu mảng (panel data) là tập dữ liệu trong ñó hành vi của các ñối tượng quan sát ñược ño lường theo thời gian. Các ñối tượng ở ñây có thể là quốc gia, thành phố, các công ty… Ưu ñiểm lớn nhất của phân tích số liệu mảng là nó cho phép kiểm soát các biến không thểño lường hoặc quan sát ñược (như yếu tố văn hóa, sự khác biệt trong hoạt ñộng kinh doanh giữa các công ty), hoặc biến ñổi theo thời gian nhưng không có ñơn vị (ví dụ, chính sách quốc gia, các quy ñịnh).
Có hai loại số liệu mảng. Thứ nhất là số liệu mảng cân ñối (balanced panel data) khi mà tất cả các quan sát xuất hiện ở giai ñoạn ñược nghiên cứu. Thứ hai là số liệu mảng không cân ñối (unbalanced panel data) xảy ra khi thiết sót các quan sát trong giai ñoạn nghiên cứu.
Mô hình số liệu mảng thường ñược viết dưới dạng như sau: yit = α1 + α2X1it + … + αkit + ci + uit
Trong ñó, (Xit) là biến giải thích thay ñổi theo chiều thời gian và theo chiều không gian, i và t lần lượt ñại diện cho chiều không gian (quốc gia, thành phố, các công ty…) và chiều thời gian. (uit) là sai số ngẫu nhiên thông thường, (ci) là yếu tố thể hiện cho ñặc trưng riêng của công ty.
Có ba phương pháp ước lượng ñược sử dụng trong phân tích số liệu mảng: - Phương pháp Pooled OLS (POLS): Phương pháp này phù hợp khi tác ñộng
của các ñặc tính riêng biệt không quan sát ñược là không ñáng kể trong mô hình.
- Phương pháp tác ñộng ngẫu nhiên (Random effects): Phương pháp này ñược sử dụng khi các ñặc tính riêng biệt không quan sát ñược và biến giải thích không tương quan với nhau trong mô hình.
- Phương pháp tác ñộng cốñịnh (Fixed effects): Phương pháp này ñược sử dụng khi các ñặc tính riêng biệt không quan sát ñược và biến giải thích có tương quan với nhau trong mô hình.
Nội dung cụ thể hơn về phương pháp phân tích số liệu mảng ñược trình bày trong phần Phụ lục (Trang 38).