回归结果与假设完全相反，如何解释？ - Stata专版

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站在电线干上 发表于 2017-3-13 19:43:41 |AI写论文

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计量新手一个。在做实证时候遇到一个让我傻眼的问题。做出来的实证结果与假设相反。

. xtreg lndpi lnhrp lngdp lniop lnmt lnpfs,fe

Fixed-effects (within) regression             Number of obs    =       170
Group variable: city                         Number of groups  =       17

R-sq:                                        Obs per group:
   within  = 0.8473                                        min =       10
   between = 0.6010                                        avg =    10.0
   overall = 0.5349                                        max =       10

                                             F(5,148)       =    164.19
corr(u_i, Xb)  = -0.8847                      Prob > F       =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
   lndpi |    Coef. Std. Err.    t P>|t|    [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
   lnhrp |  -1.122719 .3434411 -3.27 0.001 -1.801401 -.4440377
   lngdp | .4516046 .1037285    4.35 0.000    .2466245 .6565848
   lniop | .3655639 .1080736    3.38 0.001    .1519972 .5791306
      lnmt |  -4.085603 .5497867 -7.43 0.000 -5.172049 -2.999157
   lnpfs | .2987428 .0423741    7.05 0.000    .2150064 .3824791
   _cons | 21.41269 2.40959    8.89 0.000    16.65104 26.17434
-------------+----------------------------------------------------------------
   sigma_u | .6962411
   sigma_e |  .15713256
      rho |  .95153398 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(16, 148) = 10.29                   Prob > F = 0.0000

上面为回归结果。被解释变量为LNdpi，为保险密度；解释变量为lniop ，为文盲率。假设是lniop的下降会导致lndpi的上升。
即文盲率的下降会导致保险密度的上升。查阅过文献，教育程度的上升会提高保险率。所以假设应该是文盲率下降，
保险密度上升。lniop的值系数应该是负值但是根据回归结果来看，与解释完全相反。
数据处理过程没有错误，回归结果来看，p值也蛮符合。但是为什么与假设完全相反？有大神能给个合理解释么？
到底哪里出错了