固定效应模型适用于平衡面板数据还是非平衡面板数据？
固定效应模型适用于平衡面板数据，即在时间维度和个体（或者其他实体）维度上都有完整的数据覆盖。这意味着所有个体在所有时间点上都有数据，或者至少在大多数时间点上都有数据。固定效应模型可以捕捉个体间的差异，因此在面板数据中，如果个体之间存在稳定的差异，固定效应模型是一个合适的选择。
在非平衡面板数据中，即个体在某些时间点上缺乏数据，固定效应模型就不适用了。这是因为固定效应模型要求所有个体在所有时间点上都有数据，如果有个体在某些时间点上缺失数据，就无法进行分析。
因此，根据面板数据的平衡情况来选择合适的模型是非常重要的。
对于非平衡面板数据，可以考虑使用随机效应模型或者混合效应模型来进行分析。这些模型可以更好地处理非平衡面板数据的情况，同时也可以控制个体间的异质性和随机效应。
因此，在选择面板数据模型时，需要考虑数据的平衡情况以及个体间的差异，以确定合适的模型来进行分析。