【毕业论文】面板数据：混合回归、随机效应、固定效应和双固定效应的介绍和选择

1. 数据类型

在了解什么是面板回归之前，需要知道什么叫面板数据，而这则需要从数据类型说起。我们常用的数据，一般分为三种：时间序列数据、截面数据和面板数据。其区别主要在于用时间还是个体划分样本，具体来说：

• 时序数据（Time Series）：同一个体（中国）不同时间（近30年）的状态构成的数据集，如中国近30年的GDP水平
• 截面数据（Cross Sectional）：不同个体（各省）同一时间（2021年）的状态构成的数据集，如中国各省2021年的GDP水平
• 面板数据（Panel）：不同个体（各省）不同时间（近30年）的状态构成的数据集，如中国各省近30年的GDP水平

需要说明的是：这里默认的时间分割都是以年为单位，即1年看做1个时间点；对于时间以其它如月份作为单位划分的情况（此时1年会有12个月也就是12个时间点），可以认为各省（不同个体）在2021年（不同时间）的状态也属于面板数据。

在以往的研究中，在省级或地级市层面的研究通常使用截面数据（我在前边的介绍中主要也是以截面数据为主），而对国家整体情况的研究多用时间序列数据（这些研究往往伴随着高端、复杂的计量模型）。而现在主流的研究，都还是尽可能的在使用面板数据，并且控制时间和个体的双固定效应，因此，这也属于一种常见并且基本的计量方法。

2. 概念解释

在最开始接触面板数据的回归模型的时候，我们会接触到各种各样以前没见过的“词汇”。最常出现的应该是随机效应和固定效应；有的时候我们时不时还会看到双固定效应。在面板数据回归之前，我们首先需要知道这些词说的到底是什么样一个意思，然后才是知道应该如何进行操作才能得到我们想要的结果。

2.1 混合OLS

不知道大家是怎么想的，反正我最开始接触面板数据的时候，没有想太多，给我的感觉是：不就是多了很多个样本点吗？还不是进行OLS回归，和其他的有啥区别吗？这是一个很朴素的想法，以至于在很长一段时间内，我都是这样用的，后来我正式学习计量经济学过后才明白，原来我这样的操作专业的叫法叫做

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