The numbers of districts selected f

The numbers of districts selected for each of the crops are 153 for rice, 80 for pearl millet and 88 for sorghum. These districts cut across the agriculturally-important states of the country (rather than being selected from certain states). For the criteria used in selection of districts, refer to the data appendix. Table A.4 lists the districts considered in each state, for every crop. As previously mentioned, the districts in- cluded in the ICRISAT database are those that existed as of 1966. However, the climatic dataset has been created taking into account the district boundaries as of 2002, which are remarkably different from those of 1966. The districts that comprise the panel-sample have been selected on the basis of the districts that existed in the ICRISAT database, and the climatic variables for these districts have been approxi- mated from the district to which the largest area of the parent district was allocated19 (provided that it is more than 50% of the total area of the parent district) (Kumar and Somanathan, 2009).
In the presence of AR cross-sectional dependence (the outcomes are correlated across districts in a given year), along with heteroscedasticity, FGLS (feasible gen- eralized least squares) with fixed effects was found to be an appropriate method of estimation. However, one of the drawbacks of FGLS estimation is that it produces overly optimistic standard error estimates. Moreover, the estimates are only feasible if
N < T, i.e., the number of observations are less than the number of time period, which
is not the case for any of the three crops. To correct this, panel-corrected standard error (PCSE) estimates are obtained, where the parameters are estimated using a Prais–Winsten (or OLS) regression. Equations have been estimated with district and year fixed effects, district fixed effects and district-by-year fixed effects.
For each of the crops, it was observed that the errors exhibited the presence of heteroscedasticity, and contemporaneous correlation. A Prais–Winsten regression was thus estimated, under two different assumptions on correlation:
(1) Within panels, there is AR (1) autocorrelation and the coefficient of the AR (1) process is common to all of the panels, and
(2) Within panels, there is AR (1) autocorrelation and that the coefficient of the AR (1) process is specific to each panel (i.e., panel-specific AR (1) autocorrelation) (Cameron and Trivedi, 2009)
The regression equation which is estimated for all three crops is as follows:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวเลขของเขตที่เลือกสำหรับแต่ละของพืชที่มีข้าว 153, 80 ข้าวฟ่างมุกและ 88 สำหรับข้าวฟ่าง หัวเมืองเหล่านี้ตัดข้ามประเทศอู่ข้าวอู่น้ำที่สำคัญของประเทศ (แทนที่จะได้รับเลือกจากบางรัฐ) สำหรับเกณฑ์ที่ใช้ในการเลือกย่านโปรดดูที่ภาคผนวกข้อมูล A.4 ตารางแสดงเขตการพิจารณาในแต่ละรัฐสำหรับพืชทุก ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้เขตห cluded ในฐานข้อมูล ICRISAT เป็นผู้ที่ดำรงอยู่ของปี 1966 อย่างไรก็ตามชุดข้อมูลภูมิอากาศได้ถูกสร้างขึ้นโดยคำนึงถึงขอบเขตตำบลของปี 2002 ซึ่งมีความน่าทึ่งแตกต่างจากปี 1966 หัวเมือง ที่ประกอบด้วยแผงตัวอย่างที่ได้รับการเลือกบนพื้นฐานของอำเภอที่มีอยู่ในฐานข้อมูล ICRISAT และตัวแปรภูมิอากาศสำหรับหัวเมืองเหล่านี้ได้รับการผสมพันธุ์โดยประมาณจากย่านที่เป็นพื้นที่ที่ใหญ่ที่สุดของอำเภอแม่เป็น allocated19 (ให้ ว่ามันเป็นมากกว่า 50% ของพื้นที่ทั้งหมดของอำเภอแม่) (มาร์และ Somanathan 2009).
ในการปรากฏตัวของการพึ่งพาอาศัยตัดอาร์คันซอ (ผลที่มีความสัมพันธ์ข้ามเขตในปีที่กำหนด) พร้อมกับ heteroscedasticity, FGLS (gen- eralized เป็นไปได้น้อยสแควร์) ที่มีผลกระทบคงที่พบว่าเป็นวิธีการที่เหมาะสมของการประมาณค่า แต่หนึ่งในข้อเสียของการประมาณค่า FGLS คือการที่จะผลิตในแง่ดีเกินไปประมาณการข้อผิดพลาดมาตรฐาน นอกจากนี้ประมาณการเป็นเพียงไปได้ถ้าไม่มี <T คือจำนวนของการสังเกตที่มีน้อยกว่าจำนวนของช่วงเวลาซึ่งไม่ใช่กรณีใดๆ ในสามพืช การแก้ไขปัญหานี้ข้อผิดพลาดมาตรฐานแบนแก้ไข (PCSE) ประมาณการจะได้รับค่าพารามิเตอร์ที่จะมีการประเมินโดยใช้ Prais-Winsten (หรือ OLS) ถดถอย สมการได้รับการประเมินและอำเภอที่มีผลกระทบต่อปีคงที่ผลกระทบคงที่อำเภอและตำบลโดยปีผลกระทบคงที่. สำหรับแต่ละพืชมันก็ตั้งข้อสังเกตว่าข้อผิดพลาดแสดงการปรากฏตัวของ heteroscedasticity และความสัมพันธ์สมัย ถดถอย Prais-Winsten เป็นที่คาดกันดังนั้นภายใต้สองสมมติฐานที่แตกต่างกันในความสัมพันธ์: (1) ภายในแผงมี AR (1) อัตและค่าสัมประสิทธิ์ของ AR นี้ (1) กระบวนการเป็นเรื่องธรรมดาที่ทุกแผงและ(2 ) ภายในแผงมี AR (1) อัตและที่ค่าสัมประสิทธิ์ของ AR (1) ขั้นตอนการเป็นเฉพาะกับแต่ละแผง (เช่นแผงเฉพาะ AR (1) อัต) (คาเมรอนและ Trivedi 2009) สมการถดถอยที่ เป็นที่คาดกันสำหรับทั้งสามพืชเป็นดังนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวเลขของเขตที่เลือกสำหรับแต่ละของพืชเป็น 153 ข้าว 80 สำหรับหญ้าไข่มุกและ 88 สำหรับข้าวฟ่าง เขตเหล่านี้ตัดข้ามรัฐเงื่อนไขสำคัญของประเทศ ( มากกว่าที่จะเลือกจากบางรัฐ ) สำหรับเกณฑ์ที่ใช้ในการคัดเลือกเขต หมายถึงข้อมูล ไส้ติ่ง ตาราง a.4 รายการเขตพิจารณาในแต่ละรัฐ สำหรับทุก ๆ ปีตามที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ อำเภอ - cluded ใน ICRISAT ฐานข้อมูลที่ตัวตนของ 2519 อย่างไรก็ตาม ข้อมูลภูมิอากาศ ได้ถูกสร้างขึ้นโดยคำนึงถึงขอบเขตของอำเภอเป็น 2002 ซึ่งมีมากแตกต่างจาก 1966 . เขตประกอบด้วย แผงตัวอย่างได้ถูกเลือกบนพื้นฐานของอำเภอ ICRISAT ที่มีอยู่ในฐานข้อมูลและตัวแปรภูมิอากาศเขตเหล่านี้ได้รับ approxi - 3 จากตำบลที่มีพื้นที่ใหญ่ที่สุดของผู้ปกครองเขต allocated19 ( ให้มันเป็นมากกว่า 50% ของพื้นที่ทั้งหมดของตำบล ( และผู้ปกครอง ) กุมาร somanathan , 2009 ) .
ในการแสดงตนของ AR แบบพึ่งพา ( ผลคือ ความสัมพันธ์ข้ามเขตในปีหนึ่ง )พร้อมกับ heteroscedasticity fgls ( เป็นไปได้ , Gen - eralized Least Squares ) คงที่ ผลพบว่าเป็นวิธีการที่เหมาะสมของการประมาณค่า อย่างไรก็ตาม หนึ่งในข้อด้อยของการประมาณค่า fgls ก็คือว่ามันผลิตในแง่ดีเกินไปข้อผิดพลาดมาตรฐานการประเมิน นอกจากนี้ ประมาณการเป็นเพียงเป็นไปได้ถ้า
n < t คือจำนวนตัวอย่างน้อยกว่าจำนวนของช่วงเวลาที่
ไม่มีกรณีใด ๆของสามพืช เพื่อแก้ไขให้ถูกต้อง , แผงการแก้ไขข้อผิดพลาดมาตรฐาน ( pcse ) ประมาณการได้ ซึ่งค่าประมาณโดยใช้การแปลงของเพรสทีวินเซิน ( OLS ) และสมการถดถอย สมการที่ได้ถูกประเมินกับตำบล และปีถาวรผล ตำบลถาวร อำเภอต่อปี คงที่ผล .
ของแต่ละพืชและพบว่าข้อผิดพลาดแสดงตนของ heteroscedasticity และความสัมพันธ์ ซึ่งเกิดขึ้นในสมัยเดียวกัน มีการแปลงของเพรส–วินเซินถดถอยคือประมาณดังนั้นภายใต้สองสมมติฐานที่แตกต่างกันในความสัมพันธ์ :
( 1 ) ภายในเซลล์ มี AR ( 1 ) และค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ AR ( 1 ) กระบวนการทั่วไปของแผงและ
( 2 ) ภายในแผ่นมี AR ( 1 ) และค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ AR ( 1 ) กระบวนการที่เฉพาะเจาะจง ( เช่น แผงแต่ละแผงเฉพาะ AR ( 1 ) autocorrelation ) ( คาเมรอน และ ตริเวดี , 2009 )
สมการถดถอยซึ่งคาดว่าทั้งสามชนิด มีดังนี้