固定时间效应后，回归系数为负，这是什么意思？

背景：分析各城市人均GDP与轨道交通之间的关系，常识两者之间系数应该为正
原模型：xtreg per_gdp  ur i.year, fe r  per_gdp表示人均gdp, ur表示轨道交通运营里程，两者均取对数，2004—2015年的面板数据，用上述模型回归，系数为负。
不固定时间效应，系数为正，这说明什么问题？应该怎么处理呢？

加上控制变量后也是负，不加时间效应就为正。。

1. 可能存在内生性问题，其来源可能包括遗漏变量偏误、样本选择偏差、反向因果等。以遗漏变量偏误为例，有些不可观测变量是随时间而变但不随个体而变的（比如宏观经济因素），有些是随个体而变但不随时间而变的，以上两种情况产生的遗漏变量偏误可以分别通过控制时间固定效应和个体固定效应来解决，但还有其他的情况，比如既随时间而变，又随个体而变的变量没有控制。如果这些变量与残差项相关，就会导致结果出现有偏性和非一致性。遇到这种情况时，就需要用其他的方法来解决，比如寻找工具变量；
2. 可能的确为负向影响，看看是否有经济理论可以用来解释。
不加时间固定效应系数为正并不能说明这个结果就可靠了。恰恰相反，正如前面第一条所说的，添加了时间固定效应之后由于控制了某些不可观测变量，在一定程度上解决遗漏变量偏差问题，其结果反而比不加时间固定效应的要可靠。至于为什么为负，可能是出现了前面说的两种情况。

Sea.Zeng 发表于 2020-2-9 13:29
1. 可能存在内生性问题，其来源可能包括遗漏变量偏误、样本选择偏差、反向因果等。以遗漏变量偏误为例，有些 ...

谢谢你的回复，收获良多；
我也觉得模型某些设定可能有问题，暂时修改了一下变量形式，勉强调出来一个可以接受的结果。

想咨询一下楼主是怎么解决的

lz怎么解决的，遇到同样的问题了

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同问楼主怎么解决的哇