关于面板数据回归问题

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1.我是短面板数据，4年期，96个截面，回归的时候出现near sigual metrix的问题该怎么解决？是因为每年间的数据没有明显差别造成的吗？
2.面板数据回归加入虚拟变量作为控制变量，每年都是不变的，这个时候也是出现near sigual metrix，难道面板数据用不了虚拟变量吗？
3.看到有文献中根据GRANGER因果关系检验的结果，剔除某些不存在因果关系的变量，进行模型修正，这样的做法可行吗？有理论依据吗？如果剔除掉的变量在未进行因果关系检验前，回归时也存在显著性，这样根据因果关系检验结果将变量从模型中剔除，这样的做法有道理吗？
4.在进行面板数据回归前，看到有些人讲述短面板数据回归，因为截面数大于时序数，为防止截面数存在异方差，所以在面板回归选项中选择了截面加权，这种自动加权的做法可行吗，因为我发现选择截面加权后，R2从0.7一下子就变成了0.9，而且自变量的显著性也有从不显著变为显著，这样的做法科学吗？
5.我还看到有人说使用截面加权的面板校正标准误（PSCE, Panel Corrected StandardErrors）方法，可以有效的处理复杂的面板误差结构，如同步相关，异方差，序列相关等，在样本量不够大时使用，那么请问我的这种样本量是不是就应该使用这种方法，也就是选择截面加权，选择截面加权的面板校正标准误方法？
希望大神指点指点，教教我该怎么处理这种面板数据操作，感谢感谢！

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关键词：面板数据回归 关于面板数据 面板数据 granger因果关系 Corrected

补充：我的面板数据经过检验选择的是个体固定效应模型