首先,在panel data estimation里R2的作用已经大不如前了。xtreg一般会report三种不同的R2:within,between和总体。你必须自己判断你需要的是哪种。原理上无论是FE还是RE,其实都是对全模型做了变换,RE更是使用了GLS。在这种情况下R2已经不是表示对你原来模型的拟合优度了,还是对变形后的模型的,所以这基本上是意义不大了。
很多人很喜欢盲目的追求R2,这点需要谨慎。其实R2的运用空间并不大。复杂一点的模型都是MLE和GMM估计的,这两种方法下基本不存在OLS中的R2了。GLS也是不能直接看R2的。还有就是时间序列中常常用到的cointegration,尤其模型本身已经是nonlinear的了,R2也基本失去了作用。