差异通常更多是与所涉及的矩阵代数有关的历史性质。然而，当计量经济学在过去必须用纸笔完成时，这只是一个问题，而今天这些技术性几乎无关紧要。StasK 在较早的答案中提供了对此的讨论，您可以在此处找到。

不平衡面板数据的主要问题是数据不平衡的问题。如果观察结果随机丢失，那么这不是问题 - 要很好地解释“随机丢失”的含义，请查看 Peter Flom 的这个答案。如果您的数据中公司随时间的流失不是随机的，即它与特殊错误有关$u_{it}$，那么这个样本选择可能会使您的估计产生偏差。有关此类案例的示例，请参见此处（Wooldridge 的介绍性教科书，该示例还与您的案例中的公司的面板数据有关）。

Nijman 和 Verbeek (1992)为固定效应模型和随机效应模型提出了对这种样本选择的简单测试。生成选择指示器$s_{it}$如果在给定年份观察到一家公司，则该值为 1，否则为 0。添加滞后选择指示器$s_{i,t-1}$到您的模型并使用整个数据通过固定效应对其进行估计。然后你测试是否$s_{i,t-1}$很重要。假设是错误$u_{it}$与滞后选择指标不相关，因此$s_{i,t-1}$应该是微不足道的，才能得出损耗是随机的结论。

如果您想了解有关此主题的更多信息，Wooldridge (2010) “横截面和面板数据的计量经济学分析”用一整章（第 19 章）来介绍样本选择和损耗。

最好使用所有可用数据。如果您的数据不平衡，那么删除数据以使面板平衡并不酷。相反，您应用处理不平衡面板的方法。