看不懂

可能我说的还不是很明白。我用Stata中的xtreg lec lgdp ltp, fe命令做的

常数大没事吧，显著吗，如果显著就留着呗，大小不是问题。。。

楼主常数项数值很大的问题最终是怎么解决的呢？（五年前的问题了哈。。。。。）

在做实证的时候也遇到了这样的问题。常数项比被解释变量的值还大，解释变量的系数大都为负（和理论不相符）。 我把长面板数据的所有的情形都做了一遍。常数项的值都很大。lnexpy为出口技术复杂度， h为熟练劳动力占比， lnl为城镇劳动力数量， lni为全社会固定资产投资额， lnrd为R&D支出额， lnfdi为外商直接投资额， open为贸易开放度， jg为加工贸易占出口额的比重， lngs为ZF支出额， lnms为市场规模（GDP）。

gen t=year-2001

**  先不考虑考虑组间异方差或同期相关
quietly xtreg lnexpy h lnl lni lnrd lnfdi open jg lngs lnms,fe r
estimates store FE_robust

quietly reg lnexpy h lnl lni lnrd lnfdi open jg lngs lnms i.province,vce(cluster province)
estimates store LSDV

quietly reg lnexpy h lnl lni lnrd lnfdi open jg lngs lnms i.province t,vce(cluster province)
estimates store OLS


**  使用面板矫正标准误进行估计（考虑存在组间异方差或同期相关）
quietly xtpcse lnexpy h lnl lni lnrd lnfdi open jg lngs lnms i.province t
estimates store PCSE

**  考虑存在组内自相关
    * 各组的自回归系数相同
quietly xtpcse lnexpy h lnl lni lnrd lnfdi open jg lngs lnms i.province t,corr(ar1)
estimates store AR1
        * 允许各组自回归系数不同
quietly xtpcse lnexpy h lnl lni lnrd lnfdi open jg lngs lnms i.province t,corr(psar1)
estimates store PSAR1

**  全面FGLS（考虑存在组间异方差、组间同期相关或组内自相关）
    * 自回归系数相同
quietly xtgls lnexpy h lnl lni lnrd lnfdi open jg lngs lnms i.province t, panels(cor) corr(ar1)
estimates store FGLS_AR1
    * 自回归系数不同
quietly xtgls lnexpy h lnl lni lnrd lnfdi open jg lngs lnms i.province t, panels(cor) corr(psar1)
estimates store FGLS_PSAR1

esttab FE_robust LSDV OLS PCSE AR1 PSAR1 FGLS_AR1 FGLS_PSAR1 ,r2 se mtitles star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)

请问做面板数据（N=10,T=17）都要考虑这么多情况吗? 所以要先进行单位根和协整检验吗？可是最后要选哪个呢，有点不懂，希望赐教。