本文对面板数据固定效应有序logit模型的现有估计量进行了重新研究，提出了一种新的估计量，并通过一系列蒙特卡罗模拟研究了这些估计量的抽样性质。主要有两个发现。首先，我们证明了文献中使用的一些估计量是不一致的，并提供了不一致的原因。其次，新的估计器永远不会被其他估计器超越，似乎比其他一致的估计器对小样本偏差有更大的免疫力，并且易于实现。在失业对生活满意度影响的应用中说明了经验相关性。