【摘要】尽管固定效应模型可以通过修正组间和时间的内生性从而对组内关系进行较为准确的估计，但是由于固定效应模型缺乏足够的建模灵活度，导致现有文献在充分利用面板数据估计变量之间的因果关系方面还存在着不足。为了增强面板数据在估计因果关系方面的效力，本文首先对面板数据的分析方法进行了系统梳理；其次，介绍了组内、组间、情境效应和跨层次交互四种面板数据建模框架；第三，在Certo和Bliese所提出的面板数据多层次线性模型的基础上提出了通过面板数据检验因果关系的混合模型；最后，基于一个真实的面板数据库对四种建模框架下的变量关系进行了实证分析和比较。本文发现，混合模型在三方面可以对固定效应模型进行修正并拓展其应用：首先，在参数估计方面拥有比固定效应模型更高的自由度；第二，在建模复杂性方面可以轻松实现固定效应模型无法实现的其他复杂模型检验；第三，可以通过组间建模消除组间异质性对模型检验有效性的影响。