固定效应模型与随机效应模型有什么区别?

固定效应模型和随机效应模型都是面板数据分析方法，核心区别在于对个体效应的处理方式。固定效应模型假设个体效应与解释变量相关，通过控制个体差异来消除遗漏变量偏差；随机效应模型则假设个体效应与解释变量无关，将个体差异视为随机扰动项，估计效率更高但需满足严格假设。选择哪种模型取决于研究问题的性质和数据特征。

区别

固定效应模型：适用于分析个体间存在系统性差异的情况，如不同公司管理策略对利润的影响。模型通过虚拟变量或组内变换消除个体效应，确保估计结果不受不随时间变化的个体特征干扰。优点是无偏估计，缺点是忽略个体间变异，无法分析不随时间变化的变量，且自由度损失较大。

随机效应模型：适合个体差异随机分布的场景，如地区经济发展政策效果评估。模型将个体效应视为随机误差，结合组内和组间信息提高估计效率。优点是保留更多数据信息，可分析时不变变量，缺点是若个体效应与解释变量相关，估计结果存在偏差，需通过豪斯曼检验验证假设。