效应检验来判断选择，而不是根据结果显著性

不可以，我们不关注R方

在空间计量模型中选择时间固定效应（time-fixed effect）或双固定效应（individual-time fixed effect）通常基于你的研究问题和数据特性。尽管从统计检验的角度来看，双固定模型可能有更高的log-likelihood值，但这并不一定意味着它是最佳的选择。关键在于模型的解释力、系数估计的准确性以及理论上的合理性。

1. **考虑研究目的**：如果你的研究关注的是时间序列的变化趋势或政策影响等随时间变化的因素，并且你发现时间固定的模型能够更好地解释这些变量的影响，则选择时间固定效应可能是合理的。

2. **评估模型解释力与显著性**：虽然双固定模型可能有较高的log-likelihood值，但如果其系数不显著或者R方不高，这表明该模型在解释数据变异方面并不理想。相比之下，如果时间固定的模型具有更高的显著性和更好的拟合度（如R方更高），则说明它能更有效地解释变量之间的关系。

3. **理论和实践考虑**：选择模型时还应考虑到研究的理论框架和实际应用。例如，在分析政策效果、经济冲击或自然灾害等随时间变化的影响时，时间固定效应可能更能捕捉到这些影响。

4. **检验与诊断**：在决定最终使用哪个模型前，进行一系列的统计检验（如异方差性检查、自相关检验）是很重要的，以确保所选模型满足计量经济学的基本假设。

综上所述，如果时间固定的模型不仅提供了更好的显著性和解释力，而且更符合你的研究目的和理论框架，则选择时间固定效应是合理的。然而，在做决定之前，请务必进行全面的统计诊断，并考虑到所有可能影响结果的因素。

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