对历年各省的面板数据我分别用plm的固定效应模型和lm进行回归，类似于这样：

方法1
myform <- y ~ a + b + c
fit_fe <- plm(myform, data=pdf, effect="twoways", model = "within")

方法2
myform <- y ~ a + b + c + as.factor(year) + as.factor(province)
fit <- lm(myform, data=pdf)



得到的a,b,c的回归系数是一样的，但是lm的R-squared比plm大很多。


问题1，有人能解释一下他俩的区别吗？为什么lm的R-squared更高，模型看似更加可靠？

问题2，方法2是不是可以认为等同于plm的固定效应模型？

问题3，对于方法2的结果，是否可以使用pcse包处理？
           pcse文档中的示例，只有as.factor(year), 是不是说包含个体效应的话就不可以pcse了。

问题4，如何决定plm的effect参数，是用individual,time,还是twoways?

谢谢