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본 연구에서는 각 변수에 대한 계수를 추정하기 위해 패널 분석을 수행하였다. 패널 데이터(panel data)는 특정 개체(개인, 기업 등)의 현상이나 특성을 시간 순으로 기록해 높은 시계열 데이터(time-series data)와 특정 시점에 있어서 여려 개체의 현상이나 특성을 모아 높은 횡단면 데이터를 하나로 합쳐 높은 것으로써 여러 개체에 대해 그 현상이나 특성을 일련의 관측 시점별로 기록해 높은 것이다. 패널 분석은 다음과 같은 장점이 있다. 첫째, 횡단면 데이터는 특정 시점에서 여러 개체에 대한 데이터이기 때문에 변수들 간 정적(static) 관계만을 추정할 수 있는데 반해 패널 데이터에서는 각 개체들에 대한 동적(dynamic) 관계를 추정할 수 있다. 둘째, 개체들의 관찰되지 않는 이질성(unobserved heterogeneity)을 모형에서 고려할 수 있다. 예를 들어, 모형에서 고려되지는 않았지만 경영자의 마인드나 기업 문화 등과 같은 각 기업의 특성이 해당 기업의 지식자본에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 패널 개체의 특성이 회귀 모형에서 제외된다면 누락된 변수로 인한 편의(omitted variable bias)가 생길 수 있다. 패널 분석에서는 각 기업의 이질성을 반영시킬 수 있기 때문에 모형 설정 오류(model mis-specification)를 줄일 수 있다(민인식 외, 2009). 다음 [표 4-8]은 가격 프리미엄(PP)에 대한 패널 분석 결과를 보여준다.
패널 분석은 각 변수에 대한 계수를 추정하는 것이고, 패널데이터는 여러 개체에 대해 그 현상이나 특성을 일련의 관측 시점별로 기록해 높은 것이다. 패널 분석은 동적 관계를 추정할 수 있으며, 개체들의 관찰되지 않는 이질성을 모형에 고려할 수 있는데, 이때 이질성이란 모형에서 고려되지 않는 기업의 특성이 기업의 지식자본에 영향을 미칠 수 있는 것을 말한다.