1. 有句诗“横看成岭侧成峰”可以很好地解答你的第一个问题。面板数据提供了非常丰富的信息，既包括截面信息，也包括时序信息。Pooled OLS 重点反映了截面的差异，FE 又称为“Within group estimator”，它的核心在于控制住截面差异的前提下，同一个公司内部的时序差异。简言之，POLS 反应的是同一个时点上，大公司与小公司的差异，而 FE 则重点反映了同一家公司从小变大（也可以视为大规模和小规模）的差异。RE 模型介于二者之间。
因此，三个模型从不同的角度反映了数据中变量之间的关系，无法说谁对谁错。当然，从计量的角度来看，RE 的假设最为严格，要求个体效应和解释变量不能相关，这个假设多数情况下不能满足；POLS 则可能存在遗漏变量的问题，因为没有考虑公司之间的截面差异。在论文中同时报告其中的两个甚至三个同时报告也是常见的呈现方法，我觉得就看作者如何解释这些结果了，并无绝对的对错之分。想把三个结果解释透彻并非易事。

2. 这个在 B7_Panel 中有详细介绍。
请在你的 do-file 中搜索如下内容：

  *-检验时间效应是否显著
  
    * Wald 检验
    xtreg tl size ndts tang tobin npr  yr*, fe  
    test yr2 = yr3 = yr4 = yr5 = yr6 = yr7
    test yr2 = yr3 = yr4 = yr5 = yr6 = yr7 = 0
   
    * LR 检验
    xtreg tl size ndts tang tobin npr    , fe  
    est store fe
    xtreg tl size ndts tang tobin npr yr*, fe  
    est store fe_dumt
    lrtest fe fe_dumt

最后，我姓“连”，而不是“钱”，多谢！

请教连老师，您说的这些论述，有相关的文献可以参考么？这样的话，在采用这些方式的时候，可以通过文献的支持来进行支撑，谢谢连老师！

推荐两篇文章看看，尤其是第二篇，对结果的解释这是出神入化：

Flannery, Mark J., and Kasturi P. Rangan, 2006, Partial adjustment toward target capital structures, Journal of Financial Economics 79, 469-506.

Lemmon, M. L., Michael R. Roberts, and Jaime F. Zender, 2008, Back to the beginning: Persistence and the cross-section of corporate capital structure, Journal of Finance 63, 1575-1608.（提到了你想要的那些参考文献和计量教科书）

谢谢连老师！！