오차항에 포함된 국내 16개 광역시·도의 특성과 시간특성이 고정효과인지 확률효과인지 검토해야 하며, 고정효과면 이원고정효과모형이 적절하다. 한편 이분산성 등을 조정해도 Wald 검정을 통해 이분산성으 발생하면 FGLS를 사용해 분석해야 한다.
본 연구의 패널 데이터를 적정한 방법으로 분석하기 위해서는 오차항에 포함되어 있는 국내 16개 광역시·도의 특성( )과 시간특성( )이 고정효과인지 확률효과인지를 검토해야 한다. 16개 광역시·도의 특성과 시간특성을 고정효과로 간주한다면 이원고정효과모형(two-way fixed effect model)이 적절하며, 시간 특성은 확률효과로, 개체 특성은 고정효과로 간주한다면 개체고정효과-시간확률효과(fixed group and random time effect) 추정이 적절하다. 한편, 패널 데이터의 특성상 16개 광역시·도 특성( )과 시간특성( )을 고정효과 또는 확률효과 모형으로 이분산성 등을 조정하더라도 Wald 검정을 통해 이분산성 문제가 발생하는 경우에는 추정된 오차항의 분산을 이용한 “실행 가능한 일반화된 최소자승법(FGLS : Feasible Generalized Least Square)”을 사용하여 분석할 필요가 있다(오민경·조주현, 2016).