一个大困惑！为什么用面板数据个体固定效应与POOL混合回归的结果差异很大？

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一个大困惑！为什么用面板数据个体固定效应与POOL混合回归的结果差异很大？
关键问题是：主要的解释变量在两个模型中的符号都不一样？
到底是怎回事？虽然从F统计量和P值的显著性来看，更适合选择个体固定效应模型，但为什么差异这大？
大家能否从其他角度解释，何种情况用面板个体固定效应，何时有Pool混合？除了F统计和P值检验外

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关键词：个体固定效应 面板数据 混合回归 POOL 固定效应 数据 面板 效应 困惑 POOL

在 B7_Panel 第一讲中，我详细地阐述了这个问题。请认真听一下视频中的如下内容的讲解。
如果还有不明白的地方，我们再行讨论。

*--------------------
*-7.1.4 固定效应模型
  
    * 实质上就是在传统的线性回归模型中加入 N-1 个虚拟变量，
    * 使得每个截面都有自己的截距项，
    * 截距项的不同反映了个体的某些不随时间改变的特征
    *
    * 例如： lny = a_i + b1*lnK + b2*lnL + e_it
    * 考虑中国28个省份的C-D生产函数

    * OLS 估计的偏误
      * 一份模拟数据
        do B7_introFe.do
        save B7_introFe, replace
        tsset id t
        xtdes
        twoway (scatter y x) (lfit y x)
        reg y x
        twoway (scatter y x) (lfit y x)   ///
               (lfit y x if id==1)     ///
               (lfit y x if id==2)     ///
               (lfit y x if id==3),    ///
               legend(off)   
               tab id, gen(dum)
               list
               reg y x dum1 dum2 dum3, nocons