我在做豪斯曼检验时候最后做出来结果不显著，应该用随机效应模型，但是看文献都用固定效应模型，而且还出现了红字的部分，这个应该怎么解决呢，急，急！！！请大神帮忙解决！
xtreg TE NUM OUTP INP GDP DEP MOR URB MIC,fe
Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       217
Group variable: province                        Number of groups   =        31

R-sq:  within  = 0.2478                         Obs per group: min =         7
       between = 0.0024                                        avg =       7.0
       overall = 0.0101                                        max =         7

                                                F(8,178)           =      7.33
corr(u_i, Xb)  = -0.1811                        Prob > F           =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
          TE |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
         NUM |   .0017666   .0006055     2.92   0.004     .0005716    .0029616
        OUTP |  -.0049714   .0016831    -2.95   0.004    -.0082928     -.00165
         INP |   .0012163   .0013924     0.87   0.384    -.0015315     .003964
         GDP |   3.82e-07   3.84e-07     1.00   0.321    -3.75e-07    1.14e-06
         DEP |  -.0007537   .0011897    -0.63   0.527    -.0031014     .001594
         MOR |   .0053692   .0073359     0.73   0.465    -.0091073    .0198456
         URB |  -.0000119   .0015732    -0.01   0.994    -.0031164    .0030927
         MIC |   .0000542   .0001701     0.32   0.751    -.0002815    .0003898
       _cons |   .8690972   .0841274    10.33   0.000     .7030819    1.035113
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .09799362
     sigma_e |  .02405531
         rho |  .94316525   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(30, 178) =    66.35             Prob > F = 0.0000

. estimates store FE


. xtreg TE NUM OUTP INP GDP DEP MOR URB MIC,re

Random-effects GLS regression                   Number of obs      =       217
Group variable: province                        Number of groups   =        31

R-sq:  within  = 0.2393                         Obs per group: min =         7
       between = 0.1155                                        avg =       7.0
       overall = 0.1185                                        max =         7

                                                Wald chi2(8)       =     56.61
corr(u_i, X)   = 0 (assumed)                    Prob > chi2        =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
          TE |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
         NUM |   .0018485   .0005661     3.27   0.001     .0007391     .002958
        OUTP |    -.00461   .0017029    -2.71   0.007    -.0079476   -.0012723
         INP |   .0013576   .0013886     0.98   0.328     -.001364    .0040792
         GDP |   2.42e-07   3.68e-07     0.66   0.512    -4.81e-07    9.64e-07
         DEP |   .0007683   .0010968     0.70   0.484    -.0013815     .002918
         MOR |   .0041228   .0072149     0.57   0.568    -.0100181    .0182636
         URB |  -.0009316   .0010725    -0.87   0.385    -.0030338    .0011706
         MIC |   .0000728   .0001746     0.42   0.677    -.0002694    .0004149
       _cons |   .8701319   .0767427    11.34   0.000      .719719    1.020545
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .07280207
     sigma_e |  .02405531
         rho |  .90156872   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------


. estimates store RE


. hausman FE RE,constant sigmamore

Note: the rank of the differenced variance matrix (8) does not equal the number
        of coefficients being tested (9); be sure this is what you expect, or
        there may be problems computing the test.  Examine the output of your
        estimators for anything unexpected and possibly consider scaling your
        variables so that the coefficients are on a similar scale.

                 ---- Coefficients ----
             |      (b)          (B)            (b-B)     sqrt(diag(V_b-V_B))
             |       FE           RE         Difference          S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
         NUM |    .0017666     .0018485       -.0000819        .0002807
        OUTP |   -.0049714      -.00461       -.0003614         .000429
         INP |    .0012163     .0013576       -.0001413        .0004272
         GDP |    3.82e-07     2.42e-07        1.41e-07        1.57e-07
         DEP |   -.0007537     .0007683        -.001522        .0005813
         MOR |    .0053692     .0041228        .0012464        .0025559
         URB |   -.0000119    -.0009316        .0009197        .0012426
         MIC |    .0000542     .0000728       -.0000186        .0000318
       _cons |    .8690972     .8701319       -.0010347        .0426087
------------------------------------------------------------------------------
                           b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
            B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

    Test:  Ho:  difference in coefficients not systematic

                  chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
                          =       14.96
                Prob>chi2 =      0.0599
                (V_b-V_B is not positive definite)