1 混合面板回归概述
混合面板本质上就是将所有样本进行OLS估计，是进行变截距变系数面板模型的基础。但由于混合面板无法发挥面板数据对个体差异和时间差异进行控制的优势，因而混合面板一般只作为初步研究！
2 混合面板的应用
我们以2011年至2018年中国30个地区的面板数据为例，研究劳动者受教育年限对经济增长的影响。其中经济增长用人均GDP来表示；劳动者受教育年限通过劳动者受教育程度进行加权平均。控制变量包括人均FDI和贸易水平（各地区进出口总额与地区GDP之比表示）。
2.1 新建工作文件
在EViews主窗口中选中file/new/workfile
在Workfile Create窗口的Workfile structrue type中选择Balanced Panel； Frequency 选择Annual；Start date输入2011，End date 输入2018；Number of cross Sections中留空。
2.2 创建Pool类型变量
在EViews主窗口中选中Object/new Object...
在New Object窗口的Type of object中选择Pool，在Name for object中输入变量名Mypool；点击OK。
在Pool：Mypool窗口中，输入30个地区的变量名，注意变量名不能重复（陕西和山西英文名称相同，所以将陕西的英文名改为shangxi）。
在Pool：Mypool窗口中，点击右上方的Sheet按钮；
在出现的Series List窗口输入变量名pgdp? eduyear? pfdi? open? area? educost? college?，注意变量名后面必须加个问号。点击OK进入pool的Sheet窗口。
其中，pgdp? eduyear? pfdi? open?是解释变量和被解释变量，area? educost? college?在后面的例子中将用到，这里一起导入！
在Sheet窗口中，点击右上方的Edit +/-，进入编辑模式，然后将数据从Excel中复制粘贴进来。完成数据录入，可以直接关闭Pool窗口。
2.3 估计模型
在Sheet窗口中，点击右上方的Estimate，进入Pool Estimate窗口。
在Pool Estimate窗口中的Dependent variable中输入被解释变量：pgdp?，在Regressors and AR() terms的Common coefficients中输入解释变量：eduyear? pfdi? open? c，在Method中选择LS - ...。其他均保持默认，点击确定进行估计。
从估计结果窗口可以看出，混合面板的估计结果与多元线性回归模型的估计结果类似！
在估计结果中，EDUYEAR? PFDI? OPEN?变量的系数均显著。EDUYEAR?的系数为1.114948，表明劳动者受教育程度每提高1年，可以促进人均GDP提高1.114948单位