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解释变量的内生性是探究经济变量之间因果关系时普遍存在的问题,其主要来源之一即遗漏变量偏误,往往由不可观测的个体异质性或宏观层面上时变的共同冲击导致。虽然面板数据模型为解决这两类问题供了又一利器,但传统模型通常假定个体异质性的影响效应不随时间变化,对于部分实证应用而言过于严格。更为现实的情形是,在面板数据的时间跨度内,个体异质性的影响很可能因为外部宏观环境的变化而具有时变性。模型设定的偏误可能会导致估计的不一致,影响检验结果的准确性。固定交互效应模型（又被称为时变固定效应模型）,引入了个体异质性αi与时变的Ft的乘积项,更符合经济现实且避免了模型误设。同时,传统的面板模型可视为该模型的一个特例。由于无法再利用一阶差分、组内平均消去等方法处理交互效应αiFt,研究者出了新的估计方法。依据是否需要时间T趋向于无穷,这些文献可以分为两类。大T框架下的研究基本以PCA方法或CCE估计为基础,此时的Ft被视为与解释变量相关的共同因子而αi则是载荷系数;不同的估计方法各有优势,但大都难以在T固定时保持一致。小T框架下的模型越来越受到重视,或构建新的拟差分方法、或利用αi与xit之间的相关性,研究者不断出新的估计方法。虽然能够保证估计量在T固定时也具有一致性,这些研究依旧存在一定的不足:（1）多数以GMM估计为基础的方法需引入非线性的矩条件,不仅计算过程复杂,而且可能无法得到全局最优解;（2）大部分的模型都难以识别不随时间变化的解释变量,而它们的影响可能很重要,如工资研究中的性别歧视;（3）除了采用Chamberlain-Mundlak投影法的估计,其余方法大都需要假定αi维度q已知或需要先对其做出估计。有鉴于此,本文首先在静态面板模型下分别构建了新的GLS估计与QMLE估计,不仅能解决上述问题、高估计效率,还具有稳健性。更进一步,将这上述思路推广到了动态面板模型中。而且,考虑到实证研究中会因真实模型不可知而引入无关变量,导致待估参数的增加而降低估计效果,本文利用压缩估计的思路构建了新的QMLE估计,可以在估计系数的同时筛选出重要变量。本文首先讨论了具有固定交互效应的静态面板模型的估计问题。参考并拓展Mundlak（1978）和Chamberlain（1984）的思路,将αi在时变的解释变量上的线性投影代入原方程,本文新构建了一个新的GLS估计量。为使该方法可行,需要估计误差项的协方差矩阵,本文采用了ECM算法,不仅计算简便还能高估计效率。进一步,参考Pesaran（2006）、Bai和Li（2014）,本文还为xit和αi之间的相关性设定了另一种形式。以此为基础,本文构建了新的QMLE估计,同样采用ECM算法估计误差项的协方差矩阵以高效率。相比于既有研究,本文方法的优点在于:（1）可以引入时不变的解释变量;（2）不需要假定αi的维度已知或先对其进行估计;（3）计算过程更为简便且对xit与αi的不同关系都稳健;（4）允许误差项中存在序列相关性以及异方差;（5）经Monte Carlo模拟实验证实,比既有估计方法的效率更高,在T较大时也可较好运行。本文进一步将其推广到了动态面板中,放宽了严格外生的假定。由于经济规律的复杂性,回归时很可能引入无关变量。而且,在样本的时间跨度上,部分解释变量的影响效应会存在时变性,需构建其与时间虚拟变量的交叉项进行检验。无关变量与交叉项的引入都会增加待估系数的数量,降低估计的精确度。为解决这一问题,本文在新构建的条件似然函数中引入了SCAD惩罚函数,借助压缩估计的思路筛选重要变量。利用局部二次近似与ECM算法,给出了该QMLE估计量的具体迭代步骤。Monte Carlo模拟实验再次证实了这一估计在有限样本下的良好表现。该估计量的优点在于:（1）继承了本文静态面板下两种估计方法的优点;（2）放宽了严格外生假定;（3）在估计系数的同时还可筛选出重要变量,保证估计的精确度不受待估参数过多的影响。本文还运用上述模型和方法研究我国的实际问题,首先借助GLS估计和QMLE估计,实证检验了金融发展对PPP落地率的影响,研究发现:（1）区域内的金融发展状况有助于缓解当地政府融资困境,高PPP落地率;（2）地方官员受到的晋升激励,会强化金融发展的促进作用。其次利用动态面板模型下的QMLE估计识别了高管激励方式（分货币薪酬激励与股权激励）对企业配置金融资产动机的影响,研究发现:（3）高管的薪酬激励会导致金融渠道获利水平的高,刺激企业通过金融投机获取更多的短期利益;（4）股权激励则促使企业金融资产份额的高,为今后固定资产投资储备资金。进一步还检验了金融市场风险如何调节金融化对企业固定资产投资效率的影响,研究发现:（5）企业的金融渠道获利会降低投资效率,体现为金融化的“挤出效应”;（6）企业配置的金融资产则会增进投资效率,反映了金融化的“蓄水池效应”;（7）金融市场风险会放大金融渠道获利对投资效率的“挤出效应”而抑制金融资产份额的“蓄水池效应”。上述发现有助于理解地区层面的金融发展以及企业层面的金融化所带来的影响,为推动金融体系改革以更好地服务实体经济发展,供了有价值的实证参考。