做个了panel模型，可是做出来r2非常小，请教下是不是模型设定有问题？

xtreg y lnlabint lntechint lncapint lnlink lneg lnexp lngj lngat lnws lnmy, fe
Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =      2279
Group variable: code                            Number of groups   =       269
R-sq:  within  = 0.0099                         Obs per group: min =         1
between = 0.0002                                        avg =       8.5
overall = 0.0008                                        max =        10
F(10,2000)         =      2.00
corr(u_i, Xb)  = -0.4701                        Prob > F           =    0.0295

y       Coef.   Std. Err.      t    P>t     [95% Conf. Interval]
lnlabint   -5.738045   3.770261    -1.52   0.128     -13.1321    1.656005
lntechint    5.756236   2.354177     2.45   0.015      1.13934    10.37313
lncapint    4.539947   2.816781     1.61   0.107    -.9841861    10.06408
lnlink   -13.34634   17.81885    -0.75   0.454     -48.2918    21.59912
lneg   -.8905182   .8737519    -1.02   0.308    -2.604077     .823041
lnexp   -.0863584   1.630519    -0.05   0.958    -3.284051    3.111335
lngj   -.7480789   .6542707    -1.14   0.253    -2.031202    .5350446
lngat   -2.303603    1.50543    -1.53   0.126    -5.255978    .6487724
lnws    .6136329   1.634061     0.38   0.707    -2.591008    3.818274
lnmy   -5.680633   1.861163    -3.05   0.002    -9.330654   -2.030612
_cons   -14.59944   23.74623    -0.61   0.539    -61.16937    31.97049
sigma_u   12.399334
sigma_e   21.805498
rho   .24433855   (fraction of variance due to u_i)
F test that all u_i=0:     F(268, 2000) =     1.36           Prob > F = 0.0003
.
. est store fe
.
. xtreg y lnlabint lntechint lncapint lnlink lneg lnexp lngj lngat lnws lnmy, re
Random-effects GLS regression                   Number of obs      =      2279
Group variable: code                            Number of groups   =       269
R-sq:  within  = 0.0019                         Obs per group: min =         1
between = 0.0890                                        avg =       8.5
overall = 0.0167                                        max =        10
Random effects u_i ~ Gaussian                   Wald chi2(10)      =     38.55
corr(u_i, X)       = 0 (assumed)                Prob > chi2        =    0.0000

y       Coef.   Std. Err.      z    P>z     [95% Conf. Interval]
lnlabint    1.670329   1.467299     1.14   0.255    -1.205524    4.546181
lntechint    4.056968   1.190392     3.41   0.001     1.723843    6.390094
lncapint   -1.030132   1.418221    -0.73   0.468    -3.809793    1.749529
lnlink    5.174985   9.010687     0.57   0.566    -12.48564    22.83561
lneg   -1.337603   .5225849    -2.56   0.010     -2.36185   -.3133554
lnexp    1.586588   .8494239     1.87   0.062    -.0782525    3.251428
lngj    .1880504    .428719     0.44   0.661    -.6522233    1.028324
lngat   -.1844872   .7652223    -0.24   0.809    -1.684295    1.315321
lnws    1.370395   .9377967     1.46   0.144    -.4676529    3.208443
lnmy    .2334082   1.067996     0.22   0.827    -1.859825    2.326641
_cons   -32.82805   11.83598    -2.77   0.006    -56.02613    -9.62996
sigma_u           0
sigma_e   21.805498
rho           0   (fraction of variance due to u_i)

.
. est store re
.
. hausman fe
---- Coefficients ----
(b)          (B)            (b-B)     sqrt(diag(V_b-V_B))
fe           re         Difference          S.E.
lnlabint    -5.738045     1.670329       -7.408374        3.473025
lntechint     5.756236     4.056968        1.699268        2.031039
lncapint     4.539947    -1.030132        5.570079        2.433703
lnlink    -13.34634     5.174985       -18.52133        15.37267
lneg    -.8905182    -1.337603        .4470847        .7002481
lnexp    -.0863584     1.586588       -1.672946        1.391787
lngj    -.7480789     .1880504       -.9361294         .494237
lngat    -2.303603    -.1844872       -2.119116        1.296439
lnws     .6136329     1.370395       -.7567619        1.338168
lnmy    -5.680633     .2334082       -5.914041        1.524241
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg
Test:  Ho:  difference in coefficients not systematic
chi2(10) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
=       34.41
Prob>chi2 =      0.0002