显然，这是不得以的处理方式。我认为具体的处理方法以及不同的处理方法的利弊要看你所研究的问题。
如果只是做截面差异比较，换言之，只是做简单的 FE 或 RE 估计，模型中没有涉及动态关系（例如，没有使用动态面板模型），则删除 2004 的数据不会对研究结论产生实质性的影响。
    然而，如果模型中有些变量使用的是对数形式，或者模型中包含了增长率之类的变量，则删除一年就会带来麻烦，因此，此时增长率的计算会出现问题。
    另一种处理方法就是使用插值或补漏的方式把 2004 的数据补充进来，但除非万不得已，这是一个最差的选择。毕竟，无论是采用何种方式补充 2004 的数据，我们都是基于现有信息集合来补充的，数据中并没有增加新的信息，但补漏的方法不当时，结果反而可能更加糟糕。

为什么“模型中有些变量使用的是对数形式，或者模型中包含了增长率之类的变量，则删除一年就会带来麻烦”？第一，如果包含了增长率，那就跨一年计算2003和2005年的增长率，也不是有很大问题吧？第二，为什么对数形式也会带来麻烦？