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1. 基本原理

1.1 混合 OLS 估计 (POLS)

首先回顾混合 OLS 模型，对于截面数据而言有以下线性表达式，其中 i 代表个体维度 (例如公司)，公式如下:

对于 Panel Data 而言有以下表达式，其中 i 代表个体维度，t 代表时间维度

若直接用 OLS 方法应用于 Panel Data，则被称为混合 OLS 估计 (POLS)。在 Stata 中直接输入 reg y x 就可以实现对该模型的混合 OLS 估计。其缺陷在于忽视了实际中个体效应对被解释变量的影响，如面试官的特征会对面试结果产生影响，公司不可观测的公司文化、CEO 的特征等会影响公司的业绩表现及财务决策，因此，将不变的截距项  替换成随个体变化的截距项  后， 在经济意义上反映了每家公司不可观测的个体特征 (公司文化、CEO 特征等等)。

接下来就转入考虑个体特征的模型。