fe 或ols

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目前练习为面板数据。当使用ols方法时，关键变量高度显著；当使用面板数据方法时（如fe)，关键变量不显著。其具有何种含义？是否意味着必需采用面板数据方法？

有没有这样的情形，尽管为面板数据，但使用ols方法是合理的？

谢谢！

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关键词：OLS 面板数据 关键变量 有没有 意味着 面板

从模型设定的角度来看，FE 可能更稳妥一些。FE 的主要优势是可以在一定程度上控制不随时间变化，但又很难观测的变量，如文化、CEO个性等。因此，如果 FE 和 OLS  的结果存在很大的差异，可能是 OLS 存在遗漏变量的偏误（遗漏了上述个体效应）。

换个角度来看，二者的并无优劣之分。OLS 关注的是截面差异，即“大公司和小公司的差异”；而 FE 由于去除了个体效应（组内均值），关注的是“一个公司从小变大过程中的差异”。简言之，OLS 反映了截面差异，FE 更多地刻画了时序差异。

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