1、微觀計量經(jīng)濟學是介于經(jīng)濟學和統(tǒng)計學之間的邊緣科學，它是研究微觀數(shù)據(jù)——即大量個人、家庭或企業(yè)的經(jīng)濟信息的經(jīng)濟理論和統(tǒng)計方法。近些年內(nèi)，國內(nèi)微觀經(jīng)濟學的研究集中在模型、估計和檢驗理論與相關(guān)應用上，而對這些模型的基礎(chǔ)——數(shù)據(jù)重視不夠。經(jīng)濟理論、數(shù)學方法和數(shù)據(jù)是計量經(jīng)濟學模型成功的三大要素，樣本信息的質(zhì)量直接關(guān)系到計量模型經(jīng)濟模型成功與否。其中，缺失數(shù)據(jù)是影響樣本質(zhì)量的一個關(guān)鍵因素，在個人、團體或政府的社會調(diào)查中，常常面臨著缺失數(shù)據(jù)的問題，然

2、而，雖然微觀計量經(jīng)濟學已出現(xiàn)了大量的相關(guān)理論與方法，但對于缺失數(shù)據(jù)對模型估計帶來的問題，還沒有引起研究者的足夠重視。
　　 基于上述原因，本論文從缺失數(shù)據(jù)(無回答)的入手，探討了缺失數(shù)據(jù)產(chǎn)生的原因與機制，論述了缺失數(shù)據(jù)給微觀計量帶來的影響。就調(diào)查項目而言，回答層與無回答層是否在數(shù)量特征上存在差異，對抽樣的影響是不一樣的，這涉及到了樣本代表性的問題。如果數(shù)據(jù)的缺失完全是隨機的，丟棄不完整的回答雖然會減少估計的精度但是不會產(chǎn)生偏離。

3、相反，如果無回答是故意造成的，或無回答集中于某類特殊群體，那么無回答層與回答層之間就存在明顯的非隨機性差異，它們之間就不具有相同的數(shù)量分布特征，那么僅采用完整數(shù)據(jù)的樣本顯然是不能代表總體特征的，這時，數(shù)據(jù)缺失除了會增加估計量方差外，還會帶來較嚴重的估計量偏差。
　　 在本文中，采用了EM算法來補救缺失數(shù)據(jù)給微觀計量模型回歸帶來的影響。此方法是根據(jù)觀測數(shù)據(jù)的分布對缺失值進行填補，其估計的結(jié)果比較準確和有效。本文以農(nóng)民收入與消費為例