【回答】

在面板数据模型中，固定效应模型得到的是组内估计量，如果因变量或者自变量为不随时间变化的变量，即这些变量不存在组内的variance，这些样本将会被drop掉。随机效应模型在估计的时候既会使用组内信息，也会使用组间信息，所以不会损失变量和样本量。
在你的问题里，估计是因为在组内存在比较多的不随时间变化的变量（泊松模型里面可能组内不变的比较多，被解释变量0,1,2,3....，其中有不变的，比如去年被逮捕的次数是1次，前年也是1次....,多年都没被逮捕，逮捕次数为0，可能0值太多，没有变化），在采用固定效应模型时被自动drop掉了，导致样本损失比较大。建议你随机效应和固定效应都做，然后用hausman检验看一下结果是否有显著差异，如果没有显著差异，随机效应更好，因为它估计效率高；如果差异显著，还是用固定效应。

学术指导：张晓峒老师
本期解答人：谢杰老师 任婉婉老师
统筹：易仰楠 李丹丹
编辑：李光勤
技术：林毅 赵雅轩