很不错了，另外，R方真的没有那么重要

收到，谢谢大师指点！

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1. 面板数据的估计方法和OLS不同，主要是通过差分的方法（固定效应估计）消除“不随时间变化的个体效应”，其R方是差分方程的R方，不是原方程的R方，组内R方也只具参考意义，所以面板数据不太关注R方。
2. 从阅读文献的经验来看，AER、经济研究，世界经济，经济学（季刊）等期刊上的面板计量，within R2在0.1以内的非常常见。之所以不关心，是因为这个R方根本就算不是原方程的R2。
注：菜鸟一枚，答案仅供参考，欢迎专业人士批评指正。

1.固定效应模型出来的R方应该看第一个，即within的R方，是有效的；随机效应模型的R方，三个都不是有效的R方，因为随机效应模型使用的是GLS或FGLS估计
2.对于R方的判断，一般来说是看调整后的R方，因为R方会随样本空间的增加而增加，具体可以通过计量经济学教科书里推导看出。但是调整后的R方一般都比R方小不了多少，因此可以粗略将R方代替调整后的R方。
3.对于R方大小判断拟合优度是否能解释被解释变量，这个还得看具体的数据和模型。通过自己做的计量加上其他同学的分享来看，一般认为经济学上的R方都较大（通常0.5-0.8之间就可以了），而管理学方面（包括金融中分析上千家上市企业）的R方都较小（能达到0.3-0.5就很好了，具体是因为每个企业具体情况不一样，可能是高新技术的，也可能是工业或能源企业等，也可能是选取的变量指标差异，还可能是由于调查问卷方式不同，总之差异很大）。
综上所述，对于R方的判断还是综合来看，需要通过大量练习来积累经验。
PS：如果是新手，认为大于0.5就可以了