Blinder-Oaxaca decomposition                      Number of obs   =      53196
                                                  Model           =     linear
Group 1: ptdtrace = 0                             N of obs 1      =       6311
Group 2: ptdtrace = 1                             N of obs 2      =      46885

------------------------------------------------------------------------------
       hes17 |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
overall      |
     group_1 |   1.965774   .0022894   858.64   0.000     1.961287    1.970261
     group_2 |   1.587608   .0022735   698.31   0.000     1.583152    1.592064
  difference |   .3781661   .0032265   117.21   0.000     .3718423    .3844899
  endowments |   .1760924   .0043934    40.08   0.000     .1674814    .1847033
coefficients |  -.0349913   .0079421    -4.41   0.000    -.0505574   -.0194251
interaction |    .237065   .0086188    27.51   0.000     .2201724    .2539576
-------------+----------------------------------------------------------------
endowments   |
     peeduca |   .0198165   .0010418    19.02   0.000     .0177746    .0218585
       pesex |  -.0862047   .0018679   -46.15   0.000    -.0898658   -.0825437
       peage |   .0924792   .0013127    70.45   0.000     .0899064    .0950519
     prexplf |   .0663797   .0011711    56.68   0.000     .0640843    .0686751
    pemaritl |  -.1911253   .0024911   -76.72   0.000    -.1960079   -.1862428
    hufaminc |    .274747   .0035947    76.43   0.000     .2677015    .2817925
-------------+----------------------------------------------------------------
coefficients |
     peeduca |   .2007785   .1228463     1.63   0.102    -.0399959    .4415528
       pesex |  -.6902801   .0206538   -33.42   0.000    -.7307608   -.6497994
       peage |  -.4944092   .0204369   -24.19   0.000    -.5344648   -.4543536
     prexplf |   .3632566   .0245264    14.81   0.000     .3151857    .4113276
    pemaritl |  -.4724507   .0153115   -30.86   0.000    -.5024606   -.4424407
    hufaminc |  -.5100336   .0220429   -23.14   0.000    -.5532369   -.4668302
       _cons |   1.568147   .1264175    12.40   0.000     1.320373    1.815921
-------------+----------------------------------------------------------------
interaction  |
     peeduca |   .0082431   .0050445     1.63   0.102     -.001644    .0181302
       pesex |   .2326806   .0071014    32.77   0.000     .2187621    .2465991
       peage |  -.1198569   .0050845   -23.57   0.000    -.1298224   -.1098914
     prexplf |  -.0405381   .0028074   -14.44   0.000    -.0460405   -.0350358
    pemaritl |    .348351   .0113677    30.64   0.000     .3260708    .3706312
    hufaminc |  -.1918147   .0083619   -22.94   0.000    -.2082037   -.1754256
------------------------------------------------------------------------------
group1为男性，group2为女性，比较的的是两者的工资差
coefficients的值为负数，可是按照分析应该为正的才对，请问该怎么办？
如果数据的R方值太小 有什么办法提高吗？