面板数据可以使用多元线性回归（Multiple Linear Regression, MLR）或向量自回归（Vector Autoregression, VAR）模型，具体选择哪种模型取决于数据的性质和研究目的。以下是两者的比较：

多元线性回归（MLR）

适用场景：当面板数据中的因变量和自变量之间存在线性关系时，可以使用多元线性回归模型。

特点：

简单易懂，参数估计直观。

可以处理固定效应和随机效应。

适用于解释变量和因变量之间的关系较为直接的情况。

向量自回归（VAR）

适用场景：当需要分析多个时间序列变量之间的相互依存关系时，可以使用VAR模型。

特点：

能够估计多个变量之间的动态关系。

不需要事先设定变量之间的因果关系。

适用于处理面板数据，特别是包含时间序列信息的面板数据。

可以进行脉冲响应分析、格兰杰因果关系检验和稳定性检验等。

建议

如果你的研究主要关注面板数据中各个变量之间的静态关系，且这些关系可以假设为线性，那么多元线性回归是一个合适的选择。

如果你需要分析面板数据中多个时间序列变量之间的动态互动关系，或者想要进行更复杂的经济分析（如脉冲响应分析、预测等），那么VAR模型（尤其是面板VAR模型）会更加适合。

在实际应用中，还可以考虑使用面板数据的其他模型，如固定效应模型、随机效应模型、差分GMM等，具体选择应根据研究问题和数据特性来决定。