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不同估计方法，结果不一样怎么办？

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[tr=rgb(255,252,247)][/tr]各位前辈，在实证分析中，如果出现“数据相同、模型相同”，但是采用不同的估计方法，结果差异特别大（自变量系数的符号发生变化），出现这种情况该怎么处理呢？我这里就出现了固定效应模 ...

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[tr=rgb(255, 252, 247)][/tr]

各位前辈，在实证分析中，如果出现“数据相同、模型相同”，但是采用不同的估计方法，结果差异特别大（自变量系数的符号发生变化），出现这种情况该怎么处理呢？我这里就出现了固定效应模型和GLS估计结果相差特别大的情况。
关于可能存在的模型设计和数据问题，我考虑了以下几个方面：
1数据平稳性。平稳性检验的时候显示不平稳，但是也没办法处理，因为处理之后不好解释经济含义；而且由于是短面板数据，心想这可能无需进行平稳性处理。
2遗漏变量。根据已有研究，以及数据可得性，已经尽可能找出自变量了。
3 内生性。对于静态面板数据模型，不知道怎么处理内生性问题。因为看到的有限的资料，我的理解是，动态面板数据才会考虑内生性问题。因此没有去寻找工具变量来做尝试。
但是我用FE和GLS仍然出现了估计结果差异很大的情况（当然还有其它估计方法，但是就是FE和GLS的结果差别大，其它结果差不多）。我就困惑了，不知道为什么会出现这种情况？我该如何处理呢？
请指教，谢谢各位！

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