在处理面板数据时，通常我们不会直接使用`reg`命令（即普通最小二乘法OLS），因为它没有考虑到个体效应或时间效应可能存在的问题。面板数据往往包含跨个体和/或跨时间的依赖性，这违反了OLS假设中的独立同分布假设。不考虑这些特定性质可能会导致标准误估计偏误，从而使t检验、F检验等无效，进而影响系数显著性的判断。
`xtreg`命令是Stata中专门用于面板数据回归分析的工具，它可以处理固定效应模型（FE）或随机效应模型（RE）。使用`xtreg`能够考虑到面板数据的特殊性：
- 固定效应模型通过个体虚拟变量来控制每个个体的恒常特性对因变量的影响。
- 随机效应模型则假定个体特定效应与解释变量不相关，从而可以将其视为随机扰动项的一部分。
使用`xtreg`而非直接用`reg`有以下优势：
1. **更准确的标准误**：`xtreg`能够提供更合理估计的标准误差，尤其是当存在个体或时间相关的自相关性时。
2. **控制不可观测的个体特性**：固定效应模型特别适用于想要控制掉每个实体（如国家、公司）可能存在的不变但无法测量的特性的情况。
3. **提高回归系数估计的可靠性**：通过正确建模面板数据，可以避免因未解决的数据结构问题而导致的偏差和效率损失。
在你的情况下，使用`xtreg`后结果变得不显著可能是由于更准确地考虑了个体效应或时间效应，揭示出变量间关系可能没有最初用`reg`命令所显示的那么强。这实际上是更真实的结果反映。因此，在处理面板数据时推荐使用专门的面板数据回归方法如`xtreg`。
如果你仍然认为结果应该显著，并且怀疑是模型设定有问题，请检查以下几个方面：
- **数据是否正确导入和处理**：确保没有数据录入错误，数据格式和缺失值是否正确处理。
- **模型选择**：重新考虑你的研究问题，是否确实需要使用面板数据方法。此外，确认固定效应还是随机效应更合适你的研究假设和数据性质。
- **变量的测量和定义**：检查所有变量的定义、量纲和潜在误差，确保它们准确地反映了你想要研究的概念。
最后，考虑到非平衡面板数据的特点（即不同个体观测值的数量不一致），`xtreg`是能够处理此类数据结构的。然而，请注意在使用固定效应模型时，如果某个体的时间点过少可能会影响估计结果的有效性。
总之，在处理面板数据回归问题时，应优先考虑使用专门设计来处理这类数据的方法如`xtreg`，而不是普通的OLS命令`reg`。
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