怎样选固定还是随机效应

在进行经济学或社会科学领域的实证研究时，“固定效应”和“随机效应”是两种广泛使用的模型选择。在这篇文章中，我们将从多个角度分析如何选择固定还是随机效应模型。

怎样选固定还是随机效应

1. 思考研究对象特征

“固定效应”常用于处理特异性强，易受到观察不到的其他因素影响的数据。例如，一个发展中国家的每个省份可能由于从城市到农村的发展差异、地理位置、文化差异、历史原因等都是不同的。在这种情况下，研究人员可以使用固定效应模型，将各省份的差异考虑在内，并将残差解释为随机变量。与此相对的是“随机效应”，它通常用于大量因素的研究，其中研究对象的异质性相对较小。例如，对于商品价格的研究，考虑到价格受市场规模、竞争对手数量和广告等多种因素的影响，使用随机效应会将这些因素作为随机噪声，更好地解释价格变动，而不是针对每个商品分别考虑其固有属性。

2. 思考可观察变量和不可观察变量

在某些情况下，专家可以使用可测量的变量来解释一些异质性，因此固定效应模型通常用于描述单个个人或家庭的数据，并将诸如年龄、性别、教育水平等可观测的异质性视为固定效应。然而，当我们不清楚可观测变量对于反映不可观测变量的异质性的能力时，这些随机噪声就会显得更有用。因此，如果我们想要对某些变量的影响进行更全面的估计，比如某些变量在时间序列上子集不同或变化，这时随机效应模型可能更好。

3. 考虑估计方式

另一个要考虑的因素是所使用的估计方式。随机效应模型通常使用最小二乘法进行估计，这种方法对于模型的偏误可进行更好的修正。但是，对于固定效应模型，使用这种估计方法会引入一些偏误，尤其是当固定效应数目较大时。因此，固定效应模型更适合使用差分估计，其估计方法容易理解，在探究变量影响关系时应该更准确。

综上所述，选取合适的固定还是随机效应可能取决于研究对象的异质性和可观测性，以及所使用的估计方法。在制定选择时，应该先了解手头的数据，也应该在这一选择方面寻找专业指导。