1樓：江河
無論原假設成立與否，固定效應模型（FE）估計量都是一致的。如果原假設成立，則隨機效應模型（RE）估計量只是比固定效應模型（FE）估計量更有效（方差更小），無論如何報告固定效應準沒錯，因為固定效應總是一致的。
隨機效應的假設要求太高，難以滿足，在經濟學研究過程中，我們遇到的基本都是固定效應。
如果豪斯曼檢驗統計量小於臨界值，那只能說明依照現有證據，我們不能拒絕原假設，並不能說明原假設為真，如果我們選擇接受原假設（選擇隨機效應），那麼就存在犯「第二類錯誤」的風險（取偽錯誤：原假設為假，但是卻並沒有拒絕）。總之 ，選擇隨機效應可能犯錯誤，選擇固定效應不會犯錯誤！
2樓：謝JT
很多答主都從理論上在回答，我就從實操上分享一下自己經驗吧。
大學時幫老師做過不少課題，耳濡目染了用高階電腦跑回歸的過程，在實操中，面板資料收集以及清洗是大工程，到達跑回歸階段了。基本這兩個回歸都會跑的，畢竟都是模型robust檢驗，至於為啥會有偏好顯示固定效應結果，原因就不用我多說了吧。
其實如果面板資料可靠，15年開始，市場新興的是面板轉換回歸模型，當時課題組用這個模型灌了好幾篇北大核心期刊。
3樓：
先貼乙個回答固定效應模型與隨機效應模型的區別？。弄清楚這兩個模型的區別基本上就能夠回答為什麼用面板資料回歸時一般用固定效應模型而不是隨機效應模型了。
拿上面鏈結中的例子來解釋，假設要測量教育回報率，計量模型為很明顯，按照隨機效應模型的邏輯 和 是不相關的，這意味著模型可以退化為 ，而不影響回歸結果的無偏性。假設我們沒有面板資料的話，用OLS也可以得到無偏的回歸結果（可能不是有效的），這樣來看隨機效應模型本身是「反」面板資料這種資料結構的，因為我們只需要橫截面資料也可以得到乙個還不錯的結果，而追蹤調查的面板資料沒有太大的意義。，我們要研究的物件不滿足OLS模型和隨機效應模型。
在我看來隨機效應模型更像是經濟學中的完全競爭市場理論，雖然在現實世界中完全競爭市場很少真正的出現，但是它可以為我們提供一種基準來觀察非完全競爭市場。隨機效應模型大概也是這個樣子，雖然很少有不可觀測項與解釋變數不相關的情況出現，但是當不可觀測項與解釋變數確實不相關時，隨機效應模型能回答固定效應模型相對於隨機效應模型這一基準在無偏性和有效性上的偏離程度。
4樓：HarryYang
感覺經濟學研究的面板資料，很難符合隨機效應的假設吧。比如美國就50個州，當然就給49個啞變數就好了。但是，醫學上普遍都是隨機效應模型的，因為此時人是聚類組，裡面的個體是每一次觀測（血壓BMI等），此時必然用隨機效應。
5樓：Leoaon
RE的條件太苛刻了，而且使用FE和RE不是取決於統計檢驗給出的答案，而是對背後經濟問題到底為什麼產生內生性的理解，所以即使統計結果告訴你選RE，審稿人卻不見得買賬。也就是說，選RE還是選FE，其實是在選你怎麼論述你的經濟背景。你覺得不可見的因素和x相不相關，這不是檢驗統計量能告訴你的。
導師建議一般可以無腦選擇FE，但通常情況下作者會都匯報一遍。
加一點，排名第一的答案說FE沒有內生性問題，這肯定是不對的，FE只是去除了不隨時間變化的不可見的變數，所以只能緩解內生性而不能祛除內生性。
6樓：柊娜娜
隨機效應（RE）模型和固定效應（FE）模型有個假設上的重要區別：
RE 中，不能觀察到的個體異質效應不能和任何乙個解釋變數相關，而 FE 中可以。
這個假設要求很高，一般難以滿足，所以用 FE 比 RE 要穩妥。
FE 通過消去/控制不能觀察到的不隨時間變化的個體異質效應，減少內生性問題。
但是如果 RE 所有的假設都滿足的話，RE 比 FE/OLS/FD 要更加漸進有效。
RE 還有的好處就是可以估計不隨時間改變的變數（性別，種族）係數。
不嚴謹的講，RE 更加有效（efficient），FE 更加穩健（robust）。
7樓：Xueheng Li
因為隨機效應可以得出一致估計的時候固定效應肯定也可以得出一致估計，但固定效應可以得出一致估計不意味著隨機效應也可以得出一致估計，所以固定效應總是更保險的選擇。當然隨機效應的優點是，如果valid的話，可以估計出time invariant變數的係數，而固定效應一做within變換就把這些變數都去掉了。
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