Khi làm việc với dữ liệu bảng, một trong những quyết định quan trọng nhất mà nhà nghiên cứu phải đối mặt là lựa chọn mô hình ước lượng phù hợp. Dữ liệu bảng cung cấp một lợi thế to lớn: khả năng kiểm soát các yếu tố không quan sát được, cố định theo thời gian, hay còn gọi là tính không đồng nhất (unobserved heterogeneity). Những yếu tố này, ví dụ như năng lực bẩm sinh của một cá nhân, văn hóa quản trị của một công ty, hay thể chế chính trị của một quốc gia, nếu bị bỏ qua có thể gây ra sai lệch ước lượng nghiêm trọng. Ba phương pháp tiếp cận chính để xử lý vấn đề này là mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), mô hình hiệu ứng cố định (Fixed Effects – FE), và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (Random Effects – RE). Mỗi mô hình đều dựa trên những giả định riêng biệt về bản chất của tính không đồng nhất này. Lựa chọn sai mô hình không …