再次求助 模型选择。。如何表达，Pooled Least Squares？

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经过似然比检验和Hausman检验 ，在截距维上是用固定模型，在时间维上用混合模型，那再论文中应该如何表达，是混合模型还是固定效应模型？我怎么看大多数文章都不会分截距维和时间维，直接说是混合模型或者固定模型。。本人菜鸟一枚。。求助高手。。这是回归结果 Method: Pooled Least Squares   ？？
Dependent Variable: Y2?               
Method: Pooled Least Squares               
Date: 08/05/12   Time: 10:37               
Sample: 1996 2007               
Included observations: 12               
Cross-sections included: 13               
Total pool (balanced) observations: 156       
                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
                               
C        10.45752        0.463383        22.56776        0.0000
FN?        0.429972        0.065397        6.574848        0.0000
FDI?        0.128705        0.020899        6.158546        0.0000
GY?        0.043963        0.014321        3.069917        0.0026
XF?        -0.207113        0.054297        -3.814473        0.0002
Fixed Effects (Cross)                               
XW--C        0.225804                       
BX--C        -0.691223                       
QH--C        -0.879178                       
JY--C        -0.251836                       
GL--C        -0.492070                       
XG--C        -0.211716                       
PK--C        0.246076                       
QX--C        0.499352                       
YH--C        0.094831                       
JN--C        0.713655                       
LH--C        0.703926                       
LS--C        0.209380                       
GC--C        -0.167002                       
                               
                               
        Effects Specification               
                               
                               
Cross-section fixed (dummy variables)       
                               
                               
R-squared        0.944597            Mean dependent var        10.76125
Adjusted R-squared        0.938220            S.D. dependent var        0.672418
S.E. of regression        0.167134            Akaike info criterion        -0.637479
Sum squared resid        3.882779            Schwarz criterion        -0.305123
Log likelihood        66.72337            Hannan-Quinn criter.        -0.502490
F-statistic        148.1185            Durbin-Watson stat        0.506265
Prob(F-statistic)        0.000000

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