p值不显著

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大神们好，我问一下，我的问题是一个因变量y，三个自变量，用reg做回归时，都显著，但是用固定效应模型做回归时其中一个不显著，但是这个变量又是我关注的，用随机效应模型也一样，最后用豪斯曼检验得出得用固定效应模型。然后我就采取对y，x(1,2,3)进行取对数，再用固定效应模型回归，那个原先不显著的还是不显著，但是我对y值取对数，对因变量不取对数情况下，原先不显著的自变量在0.05水平下不显著，但是在0.1水平下显著，所以想请教大神们一下。
代码及结果如下：
encode province,gen(provin)

.
. xtset  provin year
       panel variable:  provin (strongly balanced)
        time variable:  year, 2005 to 2014
                delta:  1 unit

. xtreg  ce cs tis es, fe

Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       300
Group variable: provin                          Number of groups   =        30

R-sq:  within  = 0.7108                         Obs per group: min =        10
       between = 0.0435                                        avg =      10.0
       overall = 0.0778                                        max =        10

                                                F(3,267)           =    218.73
corr(u_i, Xb)  = -0.3896                        Prob > F           =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
          ce |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          cs |   1.21e+09   7.47e+07    16.24   0.000     1.07e+09    1.36e+09
         tis |   1.17e+08   1.14e+08     1.03   0.304    -1.07e+08    3.41e+08
          es |   4.36e+08   3.55e+07    12.26   0.000     3.66e+08    5.06e+08
       _cons |  -6.15e+08   5.32e+07   -11.56   0.000    -7.19e+08   -5.10e+08
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  2.661e+08
     sigma_e |   43558580
         rho |  .97389498   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(29, 267) =   198.20             Prob > F = 0.0000

. xtreg  ce cs tis es, re

Random-effects GLS regression                   Number of obs      =       300
Group variable: provin                          Number of groups   =        30

R-sq:  within  = 0.7085                         Obs per group: min =        10
       between = 0.0730                                        avg =      10.0
       overall = 0.1124                                        max =        10

Random effects u_i ~ Gaussian                   Wald chi2(3)       =    611.21
corr(u_i, X)       = 0 (assumed)                Prob > chi2        =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
          ce |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          cs |   1.14e+09   7.45e+07    15.26   0.000     9.91e+08    1.28e+09
         tis |   4.75e+07   1.16e+08     0.41   0.681    -1.79e+08    2.74e+08
          es |   4.65e+08   3.55e+07    13.09   0.000     3.95e+08    5.34e+08
       _cons |  -5.66e+08   6.55e+07    -8.64   0.000    -6.95e+08   -4.38e+08
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  1.999e+08
     sigma_e |   43558580
         rho |  .95468299   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------

. gen lnce=log(ce)

. xtreg  lnce cs tis es, fe

Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       300
Group variable: provin                          Number of groups   =        30

R-sq:  within  = 0.7683                         Obs per group: min =        10
       between = 0.0330                                        avg =      10.0
       overall = 0.0598                                        max =        10

                                                F(3,267)           =    295.10
corr(u_i, Xb)  = -0.3420                        Prob > F           =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
        lnce |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          cs |   4.177678   .1989736    21.00   0.000     3.785921    4.569435
         tis |  -.5035035   .3030574    -1.66   0.098     -1.10019    .0931827
          es |   1.144738    .094668    12.09   0.000     .9583471    1.331129
       _cons |   16.63639   .1416278   117.47   0.000     16.35754    16.91524
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .94466292
     sigma_e |   .1160233
         rho |  .98513947   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(29, 267) =   344.65             Prob > F = 0.0000

. xtreg  lnce cs tis es, re

Random-effects GLS regression                   Number of obs      =       300
Group variable: provin                          Number of groups   =        30

R-sq:  within  = 0.7670                         Obs per group: min =        10
       between = 0.0516                                        avg =      10.0
       overall = 0.0823                                        max =        10

Random effects u_i ~ Gaussian                   Wald chi2(3)       =    821.78
corr(u_i, X)       = 0 (assumed)                Prob > chi2        =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
        lnce |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          cs |   4.012193    .201918    19.87   0.000     3.616441    4.407945
         tis |  -.6397415   .3107922    -2.06   0.040    -1.248883   -.0305998
          es |   1.217173   .0961572    12.66   0.000     1.028708    1.405637
       _cons |   16.72949   .1965021    85.14   0.000     16.34435    17.11462
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .70361277
     sigma_e |   .1160233
         rho |  .97352891   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------

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关键词：fixed-effect regression regressio Panel VAR Variable p值显著性问题 固定效应模型 随机效应模型

1. 请用 fe 选项。 2. 请加 robust 选项。3. 也可顺便试试对 x 取对数。 4. 你的问题是啥？取对数是可以的，虽然解释意义与 level 时不太一样！

黃河泉 发表于 2017-3-22 07:00
1. 请用 fe 选项。 2. 请加 robust 选项。3. 也可顺便试试对 x 取对数。 4. 你的问题是啥？取对数是可以的， ...

大神您好，我用了fe,xtreg  lnce cs tis es, fe不知道是不是这样；第二个j加robust选项不知道怎么用，大神。第三个是对x取对数用过，但是结果仍是在0.05以及0.1的水平下不显著。第四个问题是，我只对y进行取对数，对x不进行取对数，这样可以吗？导师说一般只对经济指标取对数以及我这种只对y取对数，不对x取对数的情况好像并没有，我找不到文献依据向导师证明前人用过。但是现在我只对y取对数情况下，tis第三产业占GDP比重这个指标在0.1的情况下是显著的，所以想问大神这样该怎么办。

黃河泉 发表于 2017-3-22 07:00
1. 请用 fe 选项。 2. 请加 robust 选项。3. 也可顺便试试对 x 取对数。 4. 你的问题是啥？取对数是可以的， ...

大神您好，我用了fe,xtreg  lnce cs tis es, fe不知道是不是这样；第二个j加robust选项不知道怎么用，大神。第三个是对x取对数用过，但是结果仍是在0.05以及0.1的水平下不显著。第四个问题是，我只对y进行取对数，对x不进行取对数，这样可以吗？导师说一般只对经济指标取对数以及我这种只对y取对数，不对x取对数的情况好像并没有，我找不到文献依据向导师证明前人用过。但是现在我只对y取对数情况下，tis第三产业占GDP比重这个指标在0.1的情况下是显著的，所以想问大神这样该怎么办。

黃河泉 发表于 2017-3-22 07:00
1. 请用 fe 选项。 2. 请加 robust 选项。3. 也可顺便试试对 x 取对数。 4. 你的问题是啥？取对数是可以的， ...

大神您好，我用了fe,xtreg  lnce cs tis es, fe不知道是不是这样；第二个j加robust选项不知道怎么用，大神。第三个是对x取对数用过，但是结果仍是在0.05以及0.1的水平下不显著。第四个问题是，我只对y进行取对数，对x不进行取对数，这样可以吗？导师说一般只对经济指标取对数以及我这种只对y取对数，不对x取对数的情况好像并没有，我找不到文献依据向导师证明前人用过。但是现在我只对y取对数情况下，tis第三产业占GDP比重这个指标在0.1的情况下是显著的，所以想问大神这样该怎么办。

黃河泉 发表于 2017-3-22 07:00
1. 请用 fe 选项。 2. 请加 robust 选项。3. 也可顺便试试对 x 取对数。 4. 你的问题是啥？取对数是可以的， ...

大神您好，我用了fe,xtreg  lnce cs tis es, fe不知道是不是这样；第二个j加robust选项不知道怎么用，大神。第三个是对x取对数用过，但是结果仍是在0.05以及0.1的水平下不显著。第四个问题是，我只对y进行取对数，对x不进行取对数，这样可以吗？导师说一般只对经济指标取对数以及我这种只对y取对数，不对x取对数的情况好像并没有，我找不到文献依据向导师证明前人用过。但是现在我只对y取对数情况下，tis第三产业占GDP比重这个指标在0.1的情况下是显著的，所以想问大神这样该怎么办。

黃河泉 发表于 2017-3-22 07:00
1. 请用 fe 选项。 2. 请加 robust 选项。3. 也可顺便试试对 x 取对数。 4. 你的问题是啥？取对数是可以的， ...

大神您好，我用了fe,xtreg  lnce cs tis es, fe不知道是不是这样；第二个j加robust选项不知道怎么用，大神。第三个是对x取对数用过，但是结果仍是在0.05以及0.1的水平下不显著。第四个问题是，我只对y进行取对数，对x不进行取对数，这样可以吗？导师说一般只对经济指标取对数以及我这种只对y取对数，不对x取对数的情况好像并没有，我找不到文献依据向导师证明前人用过。但是现在我只对y取对数情况下，tis第三产业占GDP比重这个指标在0.1的情况下是显著的，所以想问大神这样该怎么办。

哔哔哔三 发表于 2017-3-22 11:31
大神您好，我用了fe,xtreg  lnce cs tis es, fe不知道是不是这样；第二个j加robust选项不知道怎么用，大神 ...

类似

1. xtreg lnce cs tis es, fe robust

复制代码

只对被解释变量取对数也是常见的事，部分解释变量对数也不是没见过（我晚一点应该写一个取对数的 100 个理由之讲义）。如果我知道你所有变量之定义的话，或许可以给一些建议！

黃河泉 发表于 2017-3-22 15:43
类似只对被解释变量取对数也是常见的事，部分解释变量对数也不是没见过（我晚一点应该写一个取对数的 100 ...

大神您好：
论文中涉及到以下变量：
因变量：
ce：煤炭的二氧化碳排放量
自变量：
tis:第三产业产值在GDP的占比
cs:城市化水平
es:能源结构（煤炭消耗量占能源总消耗量的比重）
大神，导师要求找出有关只对因变量取对数的文献依据，但是到现在发现的文献都是两边同时取对数，所以b不知道怎么跟导师解释，想问大神您有何见解，万分感谢!!

哔哔哔三 发表于 2017-3-22 17:11
大神您好：
论文中涉及到以下变量：
因变量：

请 show 出下列基本统计量

1. sum ce ce tis es

复制代码

你关心的是 tis 吧？由于它是一个比例，取不取 log 都是可以的（这似乎没有一定要取或不取 log 之要求），你都可试试，虽然系数之有所不同！