随机效应托宾模型中怎么解决个体（样本）相关性问题

刚刚接触统计，现在要根据已有数据做一个随机效应托宾模型，查看资料，随机效应模型能够解释个体在时间上的自相关，但是没有提到个体之间如果有相关性该怎么解决。要研究的数据（响应变量）是每一个路段的事故率，已有每个路段不同时间段的事故率，解释变量是改条路段中的相关数据（如交通流量，道路宽度等）。相邻的路段一定是有相关性的，类似于美国相邻的州在政策上会有相互影响。
刚刚接触，解释的不清楚请见谅。

个人觉得你说的这个问题类似于自变量的共线性
如果变量够多 可以坐下删选 选择更主要的变量 （比如用逐步回归来剔除不显著的变量）
如果变量本身不多 那么可以考虑将相近的变量用主成分法归并为一个变量来进行建模
通常共线性多少会有，如果不严重（不影响变量显著性）可以不管，严重的可以考虑用逐步回归岭回归主成分会等削弱影响