要提高解释变量（在这里是 x1）的显著性，意味着降低其 p 值并使它在统计上更显著。这里有一些策略你可以考虑：

1. **检查模型规格**：确保你的模型包含了所有相关的控制变量，并且没有遗漏重要的互动项或二次项。

2. **数据处理**：
   - 检查x1的数据分布，看看是否存在异常值或者极端点。这些可能会扭曲结果。
   - 考虑对 x1 进行变换（如取对数、平方根等），以改进其与 y 的线性关系或减少异方差。

3. **增加样本量**：更多的数据通常能提高统计检验的效力，使小效应也能够被检测到。

4. **使用更合适的数据**：如果可能，尝试获取更高质量或者更精准的数据。有时，数据的质量直接影响模型的估计结果。

5. **考虑面板数据特定的分析方法**：
   - 使用固定效应或随机效应模型，并进行适当的检验来确定哪种效果适用于你的数据。
   - 考虑时间固定效应、个体固定效应或两者同时使用。

6. **增加与 x1 相关的控制变量**：如果x1的相关理论表明存在其他影响y的重要因素，应该将它们包括在内。但是要避免过度模型复杂化，过多的控制变量可能会导致“自由度”问题，并可能引入多重共线性。

7. **交互项分析**：考虑 x1 与其他解释或控制变量之间的潜在互动效果。

8. **检查多重比较问题**：如果同时对多个假设进行检验，那么应该考虑到多重比较问题，使用更保守的显著性水平（如Bonferroni校正）来减少错误发现率。

9. **模型诊断**：
   - 检查残差图以确认线性、常方差和独立性的假定。
   - 使用适当的检验方法检查异方差性和自相关性，并在必要时进行修正（如使用稳健标准误）。

10. **理论基础与文献回顾**：回顾理论和现有研究，确保你选择的变量和分析方法是合理的。有时，结果可能确实表明x1对y的影响不显著，这本身也可能是一个重要的发现。

最后，请记住，降低p值的目标应该是为了得出更准确、更有解释力的模型，而不是仅仅为了让一个特定变量变得“显著”。数据分析应该基于理论、数据特性和统计原理来做出合理的决策。

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