在 Stata 中，可以使用 tsfill 命令或者 xtbalance 命令生成平衡面板数据。两个命令的原理并不相同。 tsfill 通过【补样本】获得平衡面板， 更多用于宏观数据中；xtbalance 通过【删样本】获得平衡面板，更多用于微观数据中。

1. 命令展示

1
2
3
4
5
6
** 设置面板数据
xtset PID year
** tsfill 补样本
tsfill, full
** xtbalance 删样本
xtbalance, range(2012 2022) miss(x1 x2 x3)

注：在使用 tsfill 和 xtbalance 之前，需要使用 xtset 命令设置好面板数据。

2. 结果展示

（1）tsfill 补样本

以涵盖江苏和上海两个省份的三年面板数据为例，其中江苏缺少2020年的样本。可以看到，tsfill 对缺失的样本进行了填补，但是不会填补province 、x 等变量的取值。使用 fillmissing 命令，可以在tsfill 的基础上，进一步填补缺失的宏观地理信息，其原理是根据变量ID分组，组内的每一个省份名称province 都是相同的，使用组内其中一个province 的取值替代缺失值。

(⚠️注意：不同设备的显示字体不同，可能会出现字符错位的现象。将错位的文本复制到其他文本编辑器 / Stata do 文件编辑器中，可以解决此问题。)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
** tsfill 补样本
xtset ID year   // 设置面板数据
tsfill, full
/* 结果图示：
  +------------------------+               +------------------------+
  | ID  provine   year  x  |               | ID  provine   year   x | 
  |------------------------|               |------------------------| 
  | 31  shanghai  2019   1 |    result     | 31  shanghai  2019   1 | 
  | 31  shanghai  2020   3 |  --------->   | 31  shanghai  2020   3 |
  | 31  shanghai  2021   2 |               | 31  shanghai  2021   2 |
  | 32  jiangsu   2019   2 |               | 32  jiangsu   2019   2 |
  | 32  jiangsu   2021   . |               | 32            2020   . |   
  +------------------------+               | 32  jiangsu   2021   . |   
                                           +-----------------------+  */

** 填补省份名称
bysort ID: fillmissing province
/* 结果图示：
  +------------------------+               +-------------------------+
  | ID  provine   year   x |               | ID  provine    year   x | 
  |------------------------|               |-------------------------| 
  | 31  shanghai  2019   1 |    result     | 31  shanghai   2019   1 | 
  | 31  shanghai  2020   3 |  --------->   | 31  shanghai   2020   3 |
  | 31  shanghai  2021   2 |               | 31  shanghai   2021   2 |
  | 32  jiangsu   2019   2 |               | 32  jiangsu    2019   2 |
  | 32            2020   . |               | 32  jiangsu    2020   . |   
  | 32  jiangsu   2021   . |               | 32  jiangsu    2021   . |   
  +------------------------+               +-------------------------+  */

（2）xtbalance 删样本

以涵盖上海、江苏和安徽三个省份的三年面板数据为例，其中：

  • 安徽缺少2021年的样本；
  • 针对变量 x1 和 x2 ，江苏2020年的取值为缺失值。

因此，这个数据为非平衡面板数据。

情况1：

若要让其变成2019-2021年的平衡面板数据，只有上海符合变量 x1 和 x2 不是缺失值，而且年份不缺失的要求。因此，最后生成的平衡面板数据应该只有 2019-2021 年上海的数据。使用 xtbalance 命令，可以在指定年份范围和变量的条件下，删除非平衡的样本来构造平衡面板。

(⚠️注意：不同设备的显示字体不同，可能会出现字符错位的现象。将错位的文本复制到其他文本编辑器 / Stata do 文件编辑器中，可以解决此问题。)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

** xtbalance 删样本
xtset ID year   // 设置面板数据
xtbalance, range(2019 2021) miss(x1 x2)
/* 结果图示：
  +---------------------------------+               +--------------------------------+
  | ID  provine    year  x1  x2  x3 |               | ID  provine   year  x1  x2  x3 | 
  |---------------------------------|               |--------------------------------| 
  | 31  shanghai   2019   1   1   1 |    result     | 31  shanghai  2019   1   1   1 | 
  | 31  shanghai   2020   3   3   3 |  --------->   | 31  shanghai  2020   3   3   3 |
  | 31  shanghai   2021   2   2   2 |               | 31  shanghai  2021   2   2   2 |
  | 32  jiangsu    2019   2   2   2 |               +--------------------------------+
  | 32  jiangsu    2020   .   2   2 |               
  | 32  jiangsu    2021   3   3   3 |              
  | 34  anhui      2019   3   3   3 |            
  | 34  anhui      2020   3   3   3 |
  +---------------------------------+  */

情况2：

如果要构造 2019-2020 年的平衡面板数据，要求变量 x1 和 x2 不是缺失值，那么可以修改年份范围，这样最后保留的就是 2019-2020 年上海和安徽的样本。需要注意的是，xtbalance 需要生成的平衡面板数据的变量要求和时间范围均要在命令的 option 中指定，以确定生成什么样的平衡面板，因此2021年的上海样本也被删除了。

(⚠️注意：不同设备的显示字体不同，可能会出现字符错位的现象。将错位的文本复制到其他文本编辑器 / Stata do 文件编辑器中，可以解决此问题。)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
** xtbalance 删样本
xtset ID year
xtbalance, range(2019 2020) miss(x1 x2)
/* 结果图示：
  +---------------------------------+               +---------------------------------+
  | ID  provine    year  x1  x2  x3 |               | ID  provine    year  x1  x2  x3 | 
  |---------------------------------|               |---------------------------------| 
  | 31  shanghai   2019   1   1   1 |    result     | 31  shanghai   2019   1   1   1 | 
  | 31  shanghai   2020   3   3   3 |  --------->   | 31  shanghai   2020   3   3   3 |
  | 31  shanghai   2021   2   2   2 |               | 34  anhui      2019   3   3   3 |
  | 32  jiangsu    2019   2   2   2 |               | 34  anhui      2020   3   3   3 |
  | 32  jiangsu    2020   .   2   2 |               +---------------------------------+
  | 32  jiangsu    2021   3   3   3 |
  | 34  anhui      2019   3   3   3 |
  | 34  anhui      2020   3   3   3 |
  +---------------------------------+  */