- 相關(guān)推薦
多層線(xiàn)性模型在經(jīng)濟管理研究探討
[摘 要] 目前國內對多層線(xiàn)性的應用研究多集中在教育、心理學(xué)領(lǐng)域。本文分析了多層線(xiàn)性的核心思想及其在經(jīng)濟管理研究中應用的可行性，總結HLM在我國的應用。
[關(guān)鍵詞] 多層線(xiàn)性模型(HLM) 經(jīng)濟管理研究 回歸分析
一、前言
社會(huì )科學(xué)的發(fā)展在很大程度上依賴(lài)于研究方法，尤其是統計方法的進(jìn)步。結構方程模型和多層線(xiàn)性模型作為新一代多元統計分析技術(shù)已經(jīng)迅速發(fā)展起來(lái)，并在社會(huì )科學(xué)領(lǐng)域得到了廣泛的應用。多層線(xiàn)性模型的出現主要解決了兩大類(lèi)問(wèn)題：第一類(lèi)是數據嵌套問(wèn)題。在研究中有時(shí)會(huì )遇到帶有層次結構的數據，令研究人員很難界定分析單位。例如在組織和管理研究中，研究者欲調查工廠(chǎng)的特征對工人生產(chǎn)效率的影響。在這種背景下，工人和工廠(chǎng)是分屬于兩個(gè)層面的數據，作為個(gè)體的工人隸屬于工廠(chǎng)，對這兩層的數據都需進(jìn)行測量。這種情況下，依然采用普通的回歸分析方法就只能采用兩種方法，將高層變量分解到低層，例如將工廠(chǎng)層指標變量分解到員工層面，并在員工層進(jìn)行分析，這樣會(huì )造成在關(guān)注個(gè)體效應時(shí)往往忽視組效應或環(huán)境效應，使得在個(gè)體層上得到的變量間的相關(guān)系數錯誤，Ⅰ類(lèi)錯誤被放大。這是由于違反了獨立觀(guān)察的基本假設，得到的標準誤較小，導致T檢驗失效。另一種方法是集中數據僅在高層進(jìn)行研究。例如將工人層數據聚合在一起，在工廠(chǎng)層進(jìn)行分析。這樣做就會(huì )丟失大量重要的個(gè)體層面上的數據信息。
另一類(lèi)是為縱向研究或重復測量研究引入了新的方法。例如在對不同地區城市近幾年房產(chǎn)價(jià)格的追蹤研究中，研究者可以在近幾年間對待考察地區進(jìn)行多次統計，不同年份的統計數據形成了數據結構的第一層，而城市之間的個(gè)體差異就形成了第二層。
隨后，可以在第二層中探索不同城市房產(chǎn)價(jià)格增長(cháng)方面的差異。
如為何某些城市房?jì)r(jià)的增長(cháng)比其他城市快，是哪些因素起了主導作用?還可以進(jìn)一步判斷發(fā)展趨勢或結果上的差異是否由個(gè)體變量造成。 目前國內對多層線(xiàn)性的應用研究多集中在教育、心理學(xué)領(lǐng)域，在經(jīng)濟管理領(lǐng)域的應用研究國內還甚少。
二、多層線(xiàn)性模型的核心思想
多層線(xiàn)性模型主要用來(lái)處理具有層次結構特點(diǎn)的數據。它能夠考慮不同層次的隨機誤差和變量信息，提供正確的標準誤差估計;得到更有效的區間估計與更精確的假設檢驗，以及回歸方程中截距和斜率之間的相關(guān)關(guān)系;可以分析重復測量的數據，探討以往關(guān)于同一問(wèn)題的不同研究結論是否具有一致性。
我們在運用傳統的線(xiàn)性回歸模型分析和解決問(wèn)題時(shí)，必須保證所需的數據符合四個(gè)基本假設：變量間存在直線(xiàn)關(guān)系，變量總體上服從正態(tài)分布，方差齊性，個(gè)體間隨機誤差相互獨立。只有在這些條件下，傳統的回歸系數的估計才是有效估計，檢驗才是精確檢驗。但當數據帶有層次特征時(shí)，不再滿(mǎn)足基本假設的后兩條，即方差齊性，個(gè)體間隨機誤差相互獨立。例如，不同工廠(chǎng)的工人可以假設相互獨立，但是同一工廠(chǎng)的工人由于受相同工廠(chǎng)變量的影響，很難保證相互獨立。此時(shí)隨機誤差有兩部分構成，一部分是工人個(gè)體間差異，另一部分是工廠(chǎng)之間的差異。由此可見(jiàn)傳統的回歸分析方法不再適用。為了滿(mǎn)足四條基本假設，必須將帶有層次特征的數據分開(kāi)在每一層上分析討論。分層以后，第一水平個(gè)體間的測量誤差相互獨立，第二水平工廠(chǎng)帶來(lái)的誤差在不同工廠(chǎng)之間相互獨立。這也就是多層線(xiàn)性模型的核心思想。通過(guò)在不同數據層次上分別設立模型，高層變量通過(guò)對低層方程的截距和變量施加影響，從而達到相互聯(lián)系的目的。從這個(gè)意義上講，也有人將其稱(chēng)為“回歸的回歸”，但它與普通的“回歸的回歸”在參數估計和驗證方法上有很大的區別。多層線(xiàn)性模型使用的參數估計方法主要有迭代廣義最小二乘法(IGLS)、限制性的廣義最小二乘估計(RIGLS)和馬爾科夫鏈蒙特卡羅法。除此之外還有期望最小二乘法(EGLS)，廣義估計方程法(GEE)，經(jīng)驗貝葉斯估計等(MCMC)。這些方法在正態(tài)性假設成立，樣本容量較大時(shí)，得到參數的一致有效的估計。而大多數線(xiàn)性分析依靠的是普通最小二乘估計。
三、多層線(xiàn)性模型在國內外經(jīng)濟管理研究中的應用
Cohen運用多層線(xiàn)性模型(HLM)在美國勞動(dòng)力市場(chǎng)進(jìn)行勞動(dòng)報酬研究。Cohen在對“種族，階級和勞動(dòng)力市場(chǎng)”的研究中，關(guān)注到了美國大都市的白人工人階級和種族構成的問(wèn)題。他的研究，否認了那種認為種族歧視在當代的美國越來(lái)越淡化的主流理論，并指出了在黑人聚集區，不論是黑種男性還是女性工人的勞動(dòng)報酬都比白人明顯要少。并且對于收入不平等來(lái)說(shuō)，種族影響要遠遠大于階級影響。此外，Cohen與Huffman關(guān)于美國勞動(dòng)力市場(chǎng)的兩個(gè)研究報告，分別針對婦女勞動(dòng)報酬的貶值和勞動(dòng)報酬體現出的種族歧視，利用HLM方法進(jìn)行了非常認真和客觀(guān)的分析。 國內對于HLM的研究和應用還剛剛起步。從收集的現有資料看，實(shí)證研究多集中在教育、心理學(xué)領(lǐng)域。這與教育、心理學(xué)研究領(lǐng)域內的數據有顯著(zhù)的層次特性有相關(guān)。國內應用HLM在經(jīng)濟管理領(lǐng)域內進(jìn)行實(shí)證分析的研究成果較少，筆者只查閱到一篇論文《高等學(xué)校工資增長(cháng)趨勢研究》。文中利用HLM的兩層發(fā)展模型分析了1997年～2002年某高校教職工工資增長(cháng)的個(gè)體差異及影響教職工工資多少和增長(cháng)速度的因素。
四、HLM 應用的總結
(1)多層次線(xiàn)性模型雖然整體上是一種新的方法，但同時(shí)也是原有統計方法的迭加，所包含的常規統計方法的原理并沒(méi)有被推翻。模型的二層或者更高層依然要做回歸，HLM是多層回歸，采用迭代的方式，應用條件更苛刻，所需數據量很大�！斗謱泳�(xiàn)性模型》的作者Bryk和Raudenbush發(fā)現，“160個(gè)學(xué)校且每個(gè)學(xué)校約60個(gè)學(xué)生，??數據僅可以支持3個(gè)隨機系數再加上1個(gè)隨機截距的估計”。當每個(gè)學(xué)校的學(xué)生數增加時(shí)，自變量也還可以增加。如果利用HLM進(jìn)行縱向追蹤研究，至少需要三次以上的數據。數據過(guò)少無(wú)法做出不同觀(guān)測對象的發(fā)展曲線(xiàn)，而這恰恰是核心部分。
觀(guān)測的次數越多，多層線(xiàn)性分析的結果就越可靠。國內研究數據的獲取較為困難，大部分學(xué)者的研究主要依賴(lài)統計年鑒上獲得的數據�？傻玫降臄祿N類(lèi)很少，同時(shí)數據的準確性和及時(shí)性較低。
因此，目前國內利用HLM 進(jìn)行實(shí)證研究的較少。
(2)HLM 軟件沒(méi)有中文版，對軟件的使用說(shuō)明國內甚少。因此，對于軟件的使用，國內學(xué)者一直處于摸索階段。比如說(shuō)老版本的HLM(<6.0)不能讀取新版本spss(>11.0)生成的.sav 數據格式。而只能降低SPSS版本或者升級HLM 版本到6.0以上。這些使用中遇到的問(wèn)題只能慢慢摸索，這也對國內學(xué)者研究多層線(xiàn)性的應用研究產(chǎn)生了阻礙。
參考文獻：
[1]蔡永紅 姜勤德:統計在社會(huì )科學(xué)領(lǐng)域應用的新進(jìn)展及反思[J].統計研究，2006(2)
[2]Philip N. Cohen and Matt L.Huffman. Individuals, Jobs,and LaborMarkets: The Devaluation of Women's Work (Research Report). 2002
[3]李小松等譯:多水平分析模型[M].四川科學(xué)技術(shù)出版社，2000
[4]張雷等:多層線(xiàn)性模型應用[M].教育科學(xué)出版社，2003
[5]蓋笑松 張向葵:多層線(xiàn)性模型在縱向研究中的運用[J].心理科學(xué)2005，28(2)
[6]劉紅云 孟慶茂:教師背景變量對教師教學(xué)效果影響的多層線(xiàn)性分析[J].心理發(fā)展與教育.2002(4)
[7]葛建軍:社會(huì )科學(xué)研究中得分層數據問(wèn)題[J].內蒙古社會(huì )科學(xué)，2004(5)
[8]DorisR. Enewisl,ete..TheGenderGapinMath：ItsPossibleOrininsinNeinhborhood
[9] Effects[J].AmericanSociolonicalReview,Vol.59,No.6,Dec.,1994
【多層線(xiàn)性模型在經(jīng)濟管理研究探討】相關(guān)文章：
審計風(fēng)險模型探討08-26
粘彈性行為的通用非線(xiàn)性模型研究(lx5)08-28
多層微帶線(xiàn)結構通用模型的vc實(shí)現10-09
戰略整合模型研究10-13
基于MATLAB的非線(xiàn)性電路模型分析與仿真07-28
剩余收益模型與傳統DCF模型的比較研究07-07
醫院經(jīng)濟管理創(chuàng )新探討08-23
ＥＶＡ模型在電網(wǎng)企業(yè)中的應用探討07-17
個(gè)人因素事故致因模型的探討10-09