在对全国29个地区11个连续年份做面板数据分析时，选用相同的解释变量和被解释变量，但是：

豪斯曼检验的结果：
            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(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)   =       20.81
                Prob>chi2 =      0.0003
                (V_b-V_B is not positive definite)
              应该是固定效应优于随机效应吧？

固定效应结果：
R-sq:  within  = 0.6478                         Obs per group: min =        11
       between = 0.6773                                        avg =      11.0
       overall = 0.6128                                        max =        11
                                                F(3,287)           =    175.99
corr(u_i, Xb)  = 0.5340                         Prob > F           =    0.0000
------------------------------------------------------------------------------
         lny |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       X1|   .2412674    .019244    12.54   0.000     .2033901    .2791447
       X2 |   .2003239   .1899184     1.05 0.292    -.1734858    .5741335
       X3 |  -.5905467    .122056    -4.84   0.000    -.8307851   -.3503083
       _cons |   7.188519   .4079087    17.62   0.000     6.385648    7.991391
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .36240227
     sigma_e |  .08648628
         rho |  .94611634   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(28, 287) =   116.53             Prob > F = 0.0000


随机效应结果：

R-sq:  within  = 0.6467                         Obs per group: min =        11
       between = 0.6973                                        avg =      11.0
       overall = 0.6351                                        max =        11
Random effects u_i ~ Gaussian                   Wald chi2(3)       =    537.31
corr(u_i, X)       = 0 (assumed)                Prob > chi2        =    0.0000
         lny |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       x1 |   .2326735   .0194109    11.99   0.000     .1946288    .2707182
       X2 |   .3884143   .1877992     2.07   0.039     .0203347    .7564939
        X3|  -.6415152   .1234153    -5.20   0.000    -.8834047   -.3996257
    _cons |   6.847403   .4109459    16.66   0.000     6.041964    7.652842
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .27405846
     sigma_e |  .08648628
         rho |  .90943135   (fraction of variance due to u_i)


       X2在RE中显著，但在FE中不显著。似乎表明，RE比FE要好。
       而X2又是课题中的关键变量，不能丢弃。
请问，我应该选哪种模型？如果能用固定效应，是不是调整下解释变量的形式会好些，比如加入交叉项或滞后项有用吗？
第一次发帖，紧急求助，希望各位高手们不吝赐教~