用面板数据模型进行回归的几个疑问，麻烦大神指点一二，感激不尽！

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  我写了一篇小论文打算发，主题是用静态面板数据模型分析重点港口吞吐量的影响因素，T从2003-2015，N包括十二个沿海城市（再往下添加城市很困难因为小城市年鉴数据缺失），但遇到了几个棘手的问题，希望大神能受累赐教一下，感激不尽！
  一、我选了9个自变量，因变量是吞吐量，因为GDP和零售额几个变量单独对因变量做回归是显著为正，放在一起分析它们的系数就变成负的了，应该是存在多重共线，我就用主成分里的相关系数矩阵剔除了几个相关系数在0.9以上的变量，只留下了GDP等4个自变量对因变量进行分析，请问这样做是否可以？（其他几个单独影响也是正）为了算出其他几个变量的影响我是否应该再对所有变量做个岭回归以充实方法？
  二、我对剩下五变量的模型进行胡斯曼检验，结果是p为不到0.3左右，是随机效应模型，再进行F检验，结果总是变系数模型，但出来的变系数结果有好多系数都不显著，我看了论坛说这样是无效的，而且我觉得用变系数模型分析没什么意义，请问是否可以直接用变截距，跳过这个检验只做胡斯曼检验？不行的话该怎么解决呢？
  三、我对五个变量的单位根检验，用了LLC\PP\ADF，只有一个变量是一阶单整其他的都是平稳，我看别的文献说这样可以做协整，请问是否可以呢，另外我用了kao、Pedroni进行协整（因为JJ检验我把五个变量一起放在变量栏里显示数据不够，就没做），结果是8个中有两个统计量P大于0.1，其他的都小于等于0.1，请问这样是否就意味着长期均衡了？
  感谢大神不吝赐教，不胜感激，若有什么漏洞也麻烦指点小弟一二，感激不尽！

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关键词：面板数据模型 数据模型 感激不尽 面板数据 Pedroni