在回归分析中，加入固定效应可能会改变模型的估计结果，这是由于固定效应可以控制未观测到的异方差性和相关性。当你的被解释变量与个体或时间特征有关时，不加固定效应可能导致系数估计的偏误。
这种情况出现的原因可能有以下几点：
1. **遗漏变量偏差**：在没有加入固定效应回归中，可能存在与被解释变量和解释变量都相关的未观测到的个体或时间特异性因素，这会使得原始估计产生偏差。
2. **异方差性**：个体间或时间间的差异导致了误差项的方差不是常数，固定效应可以部分解决这个问题。
3. **相关性**：如果个体间或时间间存在相关性（例如，连续年份的数据），不加固定效应回归可能低估了标准误。
解决措施：
1. **分析固定效应的合理性**：确保你选择的固定效应是合适的，并且与模型中的变量有关。比如，如果你研究的是城市级别的数据，个体固定效应可能是城市ID；如果是面板数据，时间固定效应可能是年份。
2. **检查模型设定**：确保你的回归模型正确地考虑了数据结构，如是否需要使用随机效应模型而非固定效应模型。
3. **探索其他解释变量**：寻找可能影响结果的遗漏变量，并将其纳入模型以减小偏差。
4. **使用工具变量法（IV）**：如果存在内生性问题，可以尝试找到适当的工具变量来估计系数。
在实践中，你应该根据数据的特点和研究问题的具体情况，选择最合适的模型设定。如果仍然困惑，建议咨询统计学或经济学领域的专业人士进行深入探讨。
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