OLS回归还是泊松回归？

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最近有一个疑惑，对于核心解释变量是离散变量的基准回归模型，应该使用对数化处理(加一取对数)+OLS回归？还是直接使用泊松回归呢？
前者算是经典方法，很好解释系数的经济学意义，但是加一取对数容易引发一些统计偏差。
后者是近年来学者推崇的方法(顶刊多有讨论），还包括零膨胀泊松固定效应模型等拓展方法，在统计学视角下回归更加可靠，但是不知道怎么解释系数效应。
那么，我们在研究中应该使用哪种方法呢？

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关键词：泊松回归 OLS 固定效应模型 经济学意义 解释变量