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      首先，萧政教授回顾了近三十年来面板数据理论与应用研究历程，认为该领域文献呈现爆发式增长的原因主要在于：面板数据可获性及其信息含量优于时间序列和截面数据；同时，面板数据分析方法面临的诸多挑战吸引了众多理论计量学者兴趣。

     接下来，萧政教授介绍了面板数据在统计推断中的应用以及需要注意的问题。通过对比时间序列数据、横截面数据和面板数据，萧政教授指出面板数据分析的优势主要在于：1、面板数据具有更大的变异，变量间共线性更弱、自由度更大；2、面板数据允许研究者构建并检验更复杂的行为假说；3、减少遗漏变量导致的偏误；4、更为准确的识别单纯使用横截面或时间序列数据无法估计的影响；5、更有效地控制个体异质性；6、简化统计推断和计算过程；7、为非参数分析方法提供参数化可能。为了便于理解，萧政教授结合自己研究经历和相关文献，有针对性地阐述面板数据分析方法的上述优势以及在应用中需要注意的若干问题。比如，萧政教授以妇女参与劳动为例，指出横截面数据或时间序列数据难以全面估计教育经历和年龄等人口统计特征变量对妇女劳动参与率的影响，并进一步分析模型遗漏的共同因素对估计结果精确度的影响。