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This essay focuses on the early years of panel data econometrics and two seminal papers by Yair Mundlak (1961) and Pietro Balestra and Marc Nerlove (1966). The issue of latent individual heterogeneity was identified as a central problem. One main ambition was to get a clear understanding of how differences in behavior across individuals and/or through time could and should be modeled. Another main aspect was the assumed inherent dynamic pattern of economic behavior, which requires the use of specific models and data collection. These articles attempted to build relevant models and statistical methods, mainly based on the distinction between fixed effects (analysis of covariance) and random effects. They brought back identification issues in the context of estimating a production function of sixty-six farms in Israel for 1954–58 (Mundlak 1961) and the demand for natural gas in the residential and commercial market of thirty-six U.S. states observed for 1957–62 (Balestra and Nerlove 1966).

Cet article se focalise sur les estimateurs hétérogènes versus homogènes sur données de panel, y compris ceux partiellement hétérogènes, en présence de dépendances inter-individuelles via une structure de dépendance spatiale des perturbations et/ou en présence de facteurs communs observables/inobservables. Ces estimateurs sont liés à des spécifications qui permettent de combiner et de distinguer les dépendances inter-individuelles faibles (reliées à une matrice spatiale) des dépendances inter-individuelles fortes ( i.e. les facteurs communs). Une présentation générale des trois catégories d'estimateurs ci-avant mentionnées est d'abord faite. Ensuite, une approche par simulation de Monte Carlo, plus générale que celles précédemment menées, est retenue pour étudier les propriétés de ces estimateurs en présence de facteurs communs et de dépendance spatiale. Les résultats montrent que, même pour des dimensions individuelle et temporelle faibles, les estimateurs hétérogènes fournissent de meilleurs résultats en termes de biais, de RMSE, de taille et de puissance des tests bilatéraux comparativement à ceux obtenus sur la base des estimateurs homogènes. Enfin, une application empirique, qui s'intéresse à l'impact de la décentralisation fiscale sur la taille des gouvernements de 22 pays de l'OCDE sur la période 1973-2017, confirme cette supériorité. Classification JEL: C13, C23