你要详细说明面板数据和时序数据是怎么做的？才可能看出问题

面板数据和时间序列都是用的一个模型，只不过一个是省际数据，一个是全国数据，面板用的是GLS和PCSE，时间序列用的是OLS回归…TOT但是核心变量的符号正好是相反的…

核心变量的符号相反，如果都不显著，那么没什么不正常。对这个问题的思考角度应该是，如果不考虑统计口径的差异（理论上全国的
数据应等于省际数据的和，但实际上不相等），全国的时序应是省际面板数据的截面和。面板回归方程对i求和 就是全国的时序回归方程。
这意味着真实的系数应该相等，系数估计值符号相反，如果都是显著的，那么两个回归的估计方法，不可能都是一致的，可能有一个估计不一致，或
二个估计都不一致。问题的核心是使用的估计方法，导致OLS不一致的内生性问题需认真检查，包括建模过程。

谢谢大神！！结果相反，而且都很显著…会不会是我数据的统计口径不一样的原因呢，因为核心变量是财政社会保障支出，全国用的是全国财政社保支出，全国财政包括地方财政和中央财政，而分省的是地方财政支出…本来想用全国时序的地方财政社保跑一遍试试的，结果由于统计口径变动问题，找不到数据TOT…做全国时序加了个滞后期后，核心变量的符号对了…但不显著…可是这样能把时序放到稳健型检验里么？