stata个体固定效应模型回归结果如何解释？

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利用省际面板数据做了个体固定效应回归，但是不知道如何解释回归结果？另外，为什么第一个省份的数据被省略掉了呢？
回归结果如下，望高人指点！！
xtreg lnpcdi mictax mictaxlnpergdp lngsize secthipro secthiprolnpergdp lnfai urlabor lnpergdp
> i.id

Random-effects GLS regression                   Number of obs      =       372
Group variable: id                              Number of groups   =        31

R-sq:  within  = 0.9833                         Obs per group: min =        12
       between = 1.0000                                        avg =      12.0
       overall = 0.9901                                        max =        12

                                                Wald chi2(38)      =  33449.02
corr(u_i, X)   = 0 (assumed)                    Prob > chi2        =    0.0000

-----------------------------------------------------------------------------------
           lnpcdi |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
------------------+----------------------------------------------------------------
           mictax |  -.0845809   .0151008    -5.60   0.000     -.114178   -.0549838
   mictaxlnpergdp |   .0095775   .0016581     5.78   0.000     .0063277    .0128274
          lngsize |   .1751951   .0200731     8.73   0.000     .1358525    .2145377
        secthipro |  -.0382071   .0054567    -7.00   0.000     -.048902   -.0275122
secthiprolnpergdp |   .0037193    .000547     6.80   0.000     .0026472    .0047914
            lnfai |   .0983047   .0133925     7.34   0.000     .0720559    .1245534
          urlabor |   1.65e-08   2.54e-09     6.50   0.000     1.15e-08    2.14e-08
         lnpergdp |   -.138684   .0444595    -3.12   0.002     -.225823    -.051545
                  |
               id |
               2  |   .1235612   .0536018     2.31   0.021     .0185036    .2286189
               3  |   .2580817    .031279     8.25   0.000     .1967761    .3193873
               4  |    .165259   .0188679     8.76   0.000     .1282785    .2022394
               5  |  -.0582694   .0253131    -2.30   0.021    -.1078822   -.0086565
               6  |   .1460424   .0180495     8.09   0.000     .1106661    .1814187
               7  |   .1903824   .0187385    10.16   0.000     .1536555    .2271093
               8  |   .4340468   .0508089     8.54   0.000     .3344632    .5336303
               9  |  -.1071489   .0186031    -5.76   0.000    -.1436102   -.0706875
              10  |  -.1942462   .0196133    -9.90   0.000    -.2326875   -.1558049
              11  |  -.1125463   .0218118    -5.16   0.000    -.1552967   -.0697958
              12  |  -.0531311   .0185261    -2.87   0.004    -.0894416   -.0168207
              13  |   .0290839   .0174157     1.67   0.095    -.0050502    .0632179
              14  |   .0201831   .0252246     0.80   0.424    -.0292562    .0696223
              15  |  -.1217739    .023076    -5.28   0.000    -.1670021   -.0765457
              16  |   .0712014    .018075     3.94   0.000     .0357751    .1066276
              17  |  -.1882496   .0226057    -8.33   0.000    -.2325559   -.1439434
              18  |  -.0128251   .0284309    -0.45   0.652    -.0685486    .0428984
              19  |    .415377   .0433217     9.59   0.000     .3304681    .5002859
              20  |       .346   .0397837     8.70   0.000     .2680254    .4239747
              21  |  -.1709021   .0232671    -7.35   0.000    -.2165048   -.1252994
              22  |   .0695086   .0209165     3.32   0.001      .028513    .1105042
              23  |   .0250072   .0186525     1.34   0.180    -.0115511    .0615654
              24  |   .1060815   .0541417     1.96   0.050    -.0000343    .2121972
              25  |  -.1718988   .0184405    -9.32   0.000    -.2080415    -.135756
              26  |   .2250724    .054784     4.11   0.000     .1176978     .332447
              27  |   .7190281   .0581844    12.36   0.000     .6049887    .8330674
              28  |   .0064477   .0262161     0.25   0.806     -.044935    .0578304
              29  |    .143629   .0177969     8.07   0.000     .1087477    .1785104
              30  |   .2087878   .0294158     7.10   0.000     .1511338    .2664417
              31  |   .1980508   .0226834     8.73   0.000     .1535922    .2425094
                  |
            _cons |   8.639845   .3988889    21.66   0.000     7.858037    9.421653
------------------+----------------------------------------------------------------
          sigma_u |          0
          sigma_e |  .04013801
              rho |          0   (fraction of variance due to u_i)
-----------------------------------------------------------------------------------

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关键词：个体固定效应 固定效应模型 Stata 回归结果 tata 模型 如何

大多数个体虚拟变量均很显著，可以拒绝“所有个体虚拟变量都为0的原假设，即认为存在个体效应，不应使用混合回归，如果存在第一个变量，那么导致虚拟变量陷阱，致使存在多重共线性

niuniuyiwan 发表于 2015-6-17 20:03
大多数个体虚拟变量均很显著，可以拒绝“所有个体虚拟变量都为0的原假设，即认为存在个体效应，不应使用混合 ...

非常感谢！
另外，此回归结果除了用于判断存在个体效应以外，能否写出每一个省份（id——个体虚拟变量）的具体方程式呢？
多谢！期待回复！

jinghua0126 发表于 2015-6-18 00:55
非常感谢！
另外，此回归结果除了用于判断存在个体效应以外，能否写出每一个省份（id——个体虚拟变量） ...

我觉得应该用豪斯曼检验或者其他方法判断是要使用固定效应模型还是随机效应模型后，再决定写出方程

非常感谢！！

这是随机效应吧

jinghua0126 发表于 2015-6-18 00:55
非常感谢！
另外，此回归结果除了用于判断存在个体效应以外，能否写出每一个省份（id——个体虚拟变量） ...

我也想问这个问题，想得到每个省份的各变量的弹性系数，写出方程

angeladingding 发表于 2018-1-22 16:05
我也想问这个问题，想得到每个省份的各变量的弹性系数，写出方程

同问、、！

这是随机效应吧？

楼主问题解决了吗，我也遇到这个问题了