面对您的问题，审稿人的疑惑实际上是关于模型引入控制变量（在这里是固定效应）之后的拟合优度（R方）变化。在面板数据回归分析中，使用xtreg, fe命令是为了捕捉个体层面不可观测但随时间不变的因素影响。

1. **解释为何加入固定效应后R方可能不升反降：**

   - **模型复杂性增加**：加入固定效应对模型增加了额外的自由度或参数估计，这可能会使模型拟合变得更加"细致"，但也可能因为过度拟合而导致R方实际上并不显著提高。
   
   - **数据限制与非平衡面板问题**：您的数据是非平衡面板，意味着不同个体有不同数量的观测值。这种数据结构可能导致某些变量在时间序列上分布不均，影响模型估计结果。
   
   - **固定效应吸收部分变异**：固定效应用来控制跨个体的长期稳定特性，在某些情况下可能吸收了原本由解释变量解释的部分变异。

2. **回应审稿人意见建议：**

   - 强调固定效应的作用是为了控制不可观测但随时间不变的影响因素，即使R方没有显著增加（或甚至降低），这并不一定意味着模型变差。
   
   - 您可以提供模型选择依据的论证，比如Hausman测试结果表明FE比RE更合适；或者说明在加入个体固定效应后，某些解释变量系数变得更加稳定或显著，这体现了控制额外变异后的估计结果更为可靠。

   - 还可以从理论和应用的角度讨论：尽管R方不是衡量模型质量的唯一标准，但固定效应模型对政策分析、因果推断等更加适用。特别是在您的研究背景下（如具体经济问题），固定效应模型能够提供更贴近现实的解释。
   
3. **建议进行敏感性检验**：

   - 进行不同回归方法下的结果比较（比如随机效应模型、混合效果模型）来验证结论的稳健性，说明即便R方有所变化，关键变量的显著性和系数方向保持一致。

通过上述方式，您可以更全面地回应审稿人的质疑，并增强您研究分析的说服力。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用