Bài 3: Giới thiệu mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên The random effects model GIỚI THIỆU Trong hai bài học trước, chúng ta đã khám phá các phương pháp Hiệu ứng Cố định (FE) và Sai phân Bậc nhất (FD). Cả hai đều là những công cụ cực kỳ mạnh mẽ, hoạt động như một “chiếc búa tạ” để loại bỏ hoàn toàn hiệu ứng không quan sát được $a_i$ ra khỏi mô hình. Cách tiếp cận này rất an toàn vì nó không đòi hỏi chúng ta phải đưa ra bất kỳ giả định nào về mối quan hệ giữa các yếu tố không quan sát được (như năng lực) và các biến giải thích (như học vấn). Tuy nhiên, sức mạnh này cũng đi kèm với một cái giá phải trả rất lớn: phương pháp FE loại bỏ $a_i$ cùng với bất kỳ biến nào không thay đổi theo thời gian. Điều này có nghĩa là chúng ta không thể ước lượng được tác động của các yếu tố quan trọng như trình độ học vấn, giới …