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文档摘要

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非平衡面板数据的缺失值处理与估计偏差修正

一、引言

在社会科学、经济学及医学等领域的实证研究中，面板数据因其能同时捕捉个体异质性与时间动态性，成为分析复杂因果关系的重要工具。然而，受限于样本流失、观测误差或数据记录遗漏等现实因素，完全平衡的面板数据（即所有个体在所有时间点均有完整观测）极为罕见，非平衡面板数据（部分个体在部分时间点存在缺失值）才是常态。例如，追踪调查中部分受访者因迁移、失访或拒绝继续参与导致数据缺失，企业面板中部分公司因破产或退市无法持续观测等。

非平衡面板数据的缺失值不仅会减少有效样本量，更可能破坏数据的随机性，导致模型估计出现偏差，进而影响研究结论的可靠性。如何科学处理缺失