在面板数据中，固定效应模型基于每个个体内部的变化来估计因变量和自变量之间的关系。即使在每个时间点上因变量和自变量之间的关系不是线性的，固定效应模型仍然可以估计每个个体内部的变化对因变量的影响，只要在个体之间有足够的变异性。

因此，即使您的截面数据中的因变量和自变量之间的关系不是线性的，如果在面板数据中个体之间存在足够的变异性，您仍然可以使用固定效应模型来估计每个个体内部的变化对因变量的影响。

但需要注意的是，如果因变量和自变量之间的关系在每个时间点上都不是线性的，那么即使使用固定效应模型，也不能保证在面板数据中因变量和自变量之间的关系是线性的。因此，在解释模型结果时，需要格外小心，以确保模型的有效性和解释的准确性。

关于固定效应还是随机效应是需要用hausman检验的，但目前来说一般都直接默认用双固定效应模型去回归。感觉你可以先用固定效应回归一下看看结果如何，如果不好的话，也许可以考虑用门槛模型之类的非线性去做。（不一定对哈，也只是科研小白）

在面板数据中，固定效应模型基于每个个体内部的变化来估计因变量和自变量之间的关系。即使在每个时间点上因变量和自变量之间的关系不是线性的，固定效应模型仍然可以估计每个个体内部的变化对因变量的影响，只要在个体之间有足够的变异性。

因此，即使您的截面数据中的因变量和自变量之间的关系不是线性的，如果在面板数据中个体之间存在足够的变异性，您仍然可以使用固定效应模型来估计每个个体内部的变化对因变量的影响。

但需要注意的是，如果因变量和自变量之间的关系在每个时间点上都不是线性的，那么即使使用固定效应模型，也不能保证在面板数据中因变量和自变量之间的关系是线性的。因此，在解释模型结果时，需要格外小心，以确保模型的有效性和解释的准确性。

目前的文献基本上都用双向固定效应，具体使用随机效应还是固定效应可以根据豪斯曼检验结果来进一步分析

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