在决定使用何种模型时，我们不仅要看模型的统计显著性，还要考虑模型设定是否合理反映研究问题的本质。双因素固定效应模型（即包含个体和时间两个维度的固定效应）通常能更全面地控制异质性和随时间变化的影响。
如果你发现双因素固定效应模型的结果不显著，有几种可能的原因：
1. **数据本身的问题**：你的样本量可能不足以检测到实际存在的效果，或者变异性太大导致无法清晰识别模式。
2. **模型设定问题**：可能存在其他未被控制的变量影响了结果，或者是模型的形式（如线性或非线性关系）不正确。
在决定是否只使用时间固定效应模型时，你需要考虑以下几点：
- 研究设计和理论框架是否支持仅使用时间固定效应？
- 个体层面是否存在显著的异质性，如果不控制可能会导致偏误结果？
- 是否有充分的理由认为时间之外的其他因素不重要或已经被其他方式有效控制？
如果双因素模型的结果不佳主要是由于数据质量或样本量问题，而你又确信理论和方法论上需要同时考虑个体和时间效应，那么你可能需要收集更多数据或者改变研究设计来增加模型的精确度。
如果你有充分的理由认为在当前的研究问题中，仅控制时间固定效应就足够了（例如，你的研究对象间没有显著差异或差异不是研究关注的重点），并且这能够得到领域内理论和先前研究的支持，那么使用时间单因素固定效应模型是合理的。但是，在发表结果时，你应该清楚地解释你这样选择的理由，并讨论可能的局限性。
最后，进行敏感性分析也是一个好方法，即比较不同模型设定下的结果是否一致，以评估模型设定对结论的影响。
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