하지만 시계열 자료와 횡단 자료를 결합하여 사용할 경우 선형회귀분석의 기본 가정이 위배되어 왜곡된 추정치들을 산출할 수 있다. 즉 단순최소제곱법(Ordinary Least Squares: OLS)을 사용해 추정한 회귀모형이 적합성을 확보하기 위해서는 모든 오차가 등분산(homoschedasticity)을 나타내야 하고 각각 독립적이어야 하지만, 결합회귀분석은 분석단위의 차이로 인해 오차항들이 이분산성(heteroschedasticity)을 지닐 확률이 높고, 시계열 분석을 병행함으로써 오차항들 간 자기상관(auto-correlation)이 발생할 수 있다(Podestà 2002:9). 본 연구에서는 이상의 결합데이터 상에서 나타나는 문제점들을 해결하기 위해 STATA 9.0, IC를 이용하여 다음과 같은 절차를 통해 분석을 진행하였다. 먼저 시간 또는 국가 특수적 효과가 존재하는지 여부를 살펴보기 위해 Breusch-Pagan' LM Test(for random effect)를 실시하였고, 이를 통해 시기 또는 단위 효과가 존재하는 것으로 나타날 경우 이 효과가 고정효과(fixed effect)인지, 임의효과(random effect)인지를 검증하기 위해 Hausman test를 실시하였다. 이때 고정효과가 존재하는 것으로 나타날 경우, 시간 또는 국가 더미 변수를 투입함으로써 해결할 수 있다. 둘째, 자기회귀가 발생하는지를 검증하기 위해 Durbin-Watson D test를 실시하였고, 자기회귀 발생 시 시차 종속변수를 투입함으로써 해결하였다. 셋째, 동시상관과 이분산성 문제는 각각 Breusch-Pagan' LM Test(for cross-sectional correlation)와 Modified Wald 검증을 통해 확인하였으며, 이를 해결하기 위해 벡과 카츠(Beck and Katz, 1995)가 고안한 결합회귀분석(Pooled time series cross-section analysis: TSCS)을 실시하였다. Pooled TCSE 방식은 패널자료에서 발견되는 이분산성과 동시상관을 고려한 표준오차를 계산한 후 일반화 최소제곱(Ordinary Least Square: OLS) 방식을 이용하는 방법인데, 본 연구와 같이 결합시계열 자료를 분석하는 데 적합한 것으로 알려져 있다.