面对空间杜宾模型（SDM）中固定效应的选择问题，尤其是当你在双向固定效应模型和时间固定效应模型之间犹豫时，首要考虑的是统计检验的结果。Hausman检验通常用于决定是使用随机效应还是固定效应模型，而LR检验则能帮助你比较不同模型的拟合效果。
理论上讲，如果Hausman检验表明固定效应更为合适，并且LR检验显示双向固定效应模型优于时间固定效应模型，那么从统计角度来看，你应该选择双向固定效应模型。这是因为，一方面，双向固定效应模型能够控制时间和个体特定的影响；另一方面，它也通过了你的统计检验。
然而，在实证研究中，理论与实践有时会存在冲突。你提到使用时间固定效应模型能得出更多显著变量，并且结果更符合你的预期结论。这涉及到一个关键问题：**理论支持 vs. 统计证据**。
在这样的情况下，我的建议是：
1. **重新审视模型构建**：确保所有假设和模型设定正确无误。检查是否有遗漏的变量、非线性效应或其他可能影响结果的因素。
2. **解释差异原因**：分析为什么时间固定效应模型能给出更多显著的结果。这可能与数据特性或研究问题的具体背景有关，例如，如果研究主题确实随时间变化明显，则时间固定效应可能会更优。
3. **理论和实证结合**：在论文中详细讨论你的选择过程及理由，说明为何采用特定的模型设定，尤其是当它与初步统计检验结果不完全一致时。强调你如何平衡统计有效性和理论解释性。
4. **敏感性分析**：进行敏感性或稳健性检查，展示不同模型设置下核心结论的一致性或差异性，这能增强你的研究可信度。
最后，在学术交流中透明地报告这一过程，并阐述选择背后的理由，是非常重要的。毕竟，目标是提供一个既严谨又具有解释力的研究成果，而不仅仅是追求统计显著性。希望这些指导能帮助你做出更合适的模型选择！
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