楼主用R计算双向固定效应面板数据分析时，分别使用了LSDV 与plm包中的plm函数进行了分析，发现同样是双向固定效应，两者得出的系数相同，但是R^2却不一样。不知能否有大神指点迷津 首先给出LSDV的代码与结果
命令： dallperyearex<- lm(growthrate1~loggdpt+logylop2+logylogp+publicrate+eprate+earate+humanrate+invrate+inexportrate+factor(provin)+factor  
(year)-1,data=tot)
结果：summary(dallperyearex)

Call:
lm(formula = growthrate1 ~ loggdpt + logylop2 + logylogp + publicrate +
    eprate + earate + humanrate + invrate + inexportrate + factor(provin) +
    factor(year) - 1, data = tot)

Residuals:
      Min        1Q    Median        3Q       Max
-0.039509 -0.009003 -0.000014  0.007823  0.045837

Coefficients:
                                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
loggdpt                         9.277e-02  3.333e-02   2.784 0.005821 **
logylop2                        1.775e-02  4.673e-03   3.799 0.000186 ***
logylogp                        9.488e-02  2.468e-02   3.844 0.000156 ***
publicrate                     -1.695e+00  4.533e-01  -3.738 0.000233 ***
eprate                         -1.910e-02  5.751e-02  -0.332 0.740104   
earate                         -1.674e-01  8.363e-02  -2.001 0.046548 *  
humanrate                      -5.779e-01  1.375e-01  -4.202 3.78e-05 ***
invrate                        -1.519e-04  6.642e-05  -2.287 0.023083 *  
inexportrate                    2.065e-02  1.271e-02   1.624 0.105761   
Residual standard error: 0.01361 on 231 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.9884,    Adjusted R-squared:  0.986
F-statistic: 409.5 on 48 and 231 DF,  p-value: < 2.2e-16

下面是用plm函数所得出的结果   
命令：fallperyearex<-plm(growthrate1~loggdpt+logylop2+logylogp+publicrate+eprate+earate+humanrate+invrate+inexportrate+pubinvedu,data=tot,index=c("provin","year"),effect="twoways",model="within")
结果：summary(fallperyearex)Twoways effects Within Model

Call:
plm(formula = growthrate1 ~ loggdpt + logylop2 + logylogp + publicrate +
    eprate + earate + humanrate + invrate + inexportrate, data = tot,
    effect = "twoways", model = "within", index = c("provin",
        "year"))

Balanced Panel: n=31, T=9, N=279

Residuals :
     Min.   1st Qu.    Median   3rd Qu.      Max.
-3.95e-02 -9.00e-03 -1.39e-05  7.82e-03  4.58e-02

Coefficients :
                Estimate  Std. Error t-value  Pr(>|t|)   
loggdpt       9.2773e-02  3.3328e-02  2.7836 0.0058213 **
logylop2      1.7754e-02  4.6730e-03  3.7992 0.0001857 ***
logylogp      9.4876e-02  2.4680e-02  3.8442 0.0001564 ***
publicrate   -1.6946e+00  4.5329e-01 -3.7385 0.0002335 ***
eprate       -1.9100e-02  5.7510e-02 -0.3321 0.7401039   
earate       -1.6735e-01  8.3630e-02 -2.0011 0.0465479 *  
humanrate    -5.7789e-01  1.3753e-01 -4.2019 3.783e-05 ***
invrate      -1.5192e-04  6.6419e-05 -2.2873 0.0230828 *  
inexportrate  2.0648e-02  1.2715e-02  1.6239 0.1057613   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Total Sum of Squares:    0.054434
Residual Sum of Squares: 0.042807
R-Squared      :  0.21361
      Adj. R-Squared :  0.17686
F-statistic: 6.9718 on 9 and 231 DF, p-value: 6.7889e-09


两者的变量估计系数是一样的，但如标红处所示，拟合优度却不同，求大神解惑。