刚刚在知乎看到了一个比较易懂的解释，分享给楼主。

“因为看到了更多的数据间的变化 可以帮助你更好的识别模型 这里举两个例子 第一个例子是例如你看到静态面板数据中产品的价格y特别高 如果你用x和y进行回归（不考虑外生性的条件下） 可能会得出某x升高导致了市场y的升高 但是实际上真正导致y升高的原因可能只是你看到的数据中的那件某个市场y产品普遍短缺造成价格偏高 在动态面板的时候上一期的价格就自然而然成为了一个合理的IV帮助我们过滤此类信息扰动。第二个例子是 很多时候我们的决策比如说y变量 并非每一期独立的 例如我们这一期决定自己是否更换车辆 实际上也取决于我上一期 的决定 和我可以预测到的下一期的决定 做决定的本身 和我处在哪一期也是息息相关的 （退休的决定是另一个典型的例子） 这个时候静态面板数据显然就不适合用于识别此类计量模型。

作者：颢卿
链接：https://www.zhihu.com/question/59622204/answer/167099499
来源：知乎
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我也想问这个问题，动态面板最大的好处在哪里呢？小白不太懂

感谢楼上的大神们！

求指导，加个微信呗，17302539573

个人愚见：动态面板模型是将的Y的滞后项加入到模型中，动态面板模型导致滞后项与Y互为因果为造成的内生性问题。     cxxhaha所分享的第一个例子是产生的前一期的Y吧？请问这个模型还是动态面板模型吗？