面板数据(Panel Data)是时点、个体两个维度的数据呈现形式,相对于横截面数据和时间序列优点突出,在应用实践中发挥了很大作用。半参数面板数据模型,综合了参数和非参数模型的优点,同时又避免了参数模型的“限制性强”与非参数模型的“维数灾难”的问题,近年来得到广泛关注。本文介绍了半参数面板数据模型中带有个体效应的部分线性模型和变系数模型的估计问题,采用截面最小二乘方法和修正的局部常数最小二乘方法对模型中的未知量进行了求解。我们知道个体固定效应和个体随机效应下,模型的估计方法和所得结果都有所不同。为了确定个体效应,提高估计、预报的精确度,本文针对部分线性面板数据模型,提出了参数Hausman检验和非参数Hausman检验方法。通过证明可知,在原假设(个体随机效应)成立时,参数Hausman检验统计量渐近服从卡方(χ2)分布,非参数Hausman检验统计量渐近服从正态分布。Monte Carlo模拟结果显示,参数Hausman检验在模拟中表现良好,且相比于非参数Hausman检验稳健性和可靠性更高。进一步,我们在地区生产总值影响因素的实证分析中,运用本文提出的估计方法和参数Hausman检验方法完成了数据的统计推断。通过数值模拟结果我们发现,在小样本下Hausman检验统计量的分布存在不确定性,为了避免可能造成的错误判断,本文引入Bootstrap抽样方法,构造了参数Bootstrap-Hausman检验统计量以及非参数Bootstrap-Hausman检验统计量,先求得统计量的分位点后再构造假设检验的拒绝域。模拟结果显示,小样本下,两种检验方法均能识别出个体效应,但参数Bootstrap-Hausman方法的稳健性和可靠性更高。最后,将参数Bootstrap-Hausman检验应用到经济增长与居民消费关系的实证研究中。