Chào mừng các bạn đến với bài học thứ hai trong chuỗi bài về dữ liệu bảng! Ở bài 1, chúng ta đã xác định được “kẻ thù” chính gây ra sai lệch trong ước lượng chính là các yếu tố không quan sát được và không đổi theo thời gian, hay còn gọi là (fixed effect), ký hiệu là \(c_i\). Chúng ta cũng đã thấy rằng mô hình OLS gộp (POLS) không thể giải quyết được vấn đề này. Vậy làm thế nào để loại bỏ ảnh hưởng của \(c_i\)? Trong bài học hôm nay, chúng ta sẽ học hai “vũ khí” chính để làm điều đó: phương pháp Ước lượng Hiệu ứng Cố định (Fixed-Effects Estimator) và phương pháp Sai phân Bậc nhất (First-Difference Estimator). Chúng ta sẽ không chỉ tìm hiểu lý thuyết đằng sau chúng mà còn áp dụng ngay vào một ví dụ kinh điển trong kinh tế học: hàm sản xuất. Hãy cùng xem “phép màu” của dữ liệu bảng thực sự hoạt động như thế nào nhé! Sau khi đã nắm vững các …