用累加数据来做是没有道理的。先换算为每个季度的流量数据，然后对数据进行季节处理。季节处理有不同的方法。然后再做分析。

谢谢您的帮助，您的意思是：滞后一期是环比滞后（2017年第一季度滞后一期是2016年第四季度），且流量数据需要先做处理。不知道我理解的对吗？
另，您提到“数据进行季节处理，季节处理有不同的方法”，能否详细讲解，或举例一二，十分感谢您了！

在处理季度面板数据并进行变量滞后操作时，通常采用的是环比滞后方式。也就是说，如果我们要对一个解释或控制变量（比如lev, size, growth）进行一期的滞后，在时间序列上，2017年第一季度的数据滞后一期应该是对应于2016年第四季度的数据。

这样做的原因在于保持数据的时间序列连续性以及反映经济活动的真实演变。例如，对于公司财务比率、规模或增长率等变量来说，环比滞后更能够体现这些变量在最近的过去状态，并与当前期（或者未来期）的关系更为直接相关。这在多数经济学和金融学实证研究中是一种常见的做法。

至于您提到的流量性质的变量如收入（income），确实存在一个问题：按季度累加的话，从第一季度到第四季度其数值是逐渐增加的。因此，在这种情况下如果采用环比滞后，则需要考虑到数据本身的属性：

1. 对于真正的流量变量（比如季度销售、季度利润等），由于每期的数据都是独立计算的，所以使用环比滞后是合理的。

2. 如果收入实际上是指一个累计值，那么在进行回归分析之前，可能需要先将其转换为实际的增量或变化量，即计算每个季度相对于前一季的变化额（如差分处理）。这样处理之后再应用环比滞后，就能避免混淆累积效应与真实经济活动的影响。

综上所述，在实证研究中，选择恰当的数据预处理和变量滞后的策略至关重要。希望这能帮到您！

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