造成这样的原因有很多。常见的有模型设定偏误、遗漏关键变量等。可以参照相关文献调整控制变量选择。

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在实证研究中，如果Stata回归分析的结果（系数的正负号）与预期不符，可能有多种潜在的原因。以下是一些常见的解释：

1. **样本偏差**：所使用的一年数据可能存在某种形式的偏差或异常，例如数据中的异常值、非代表性样本或者特定时间点的特殊事件，这些都可能导致回归结果偏离预期。

2. **模型规格化问题**：可能你使用的模型没有完全捕捉到变量之间的关系。比如线性假设在现实中不成立（存在非线性关系），或者遗漏了重要解释变量，导致模型存在严重的省略变量偏差。

3. **控制变量的影响**：你提到已经加入了行业变量和其他影响投资效率的变量作为控制变量。有时这些控制变量可能与自变量之间存在复杂的相互作用效应，从而改变了自变量对因变量的影响方向。

4. **多重共线性问题**：如果模型中的解释变量之间高度相关（即存在严重的多重共线性），这可能导致回归系数估计值不稳定或不准确，出现预期之外的符号。

5. **数据处理错误**：在数据清洗、变量构造或编码过程中可能出现了错误，如数据录入错误、分类错误等，这些都可能影响最终的分析结果。

6. **统计显著性问题**：即使回归系数的符号与预期不符，但如果它们不具有统计显著性（即p值较大），那么这可能仅仅是因为数据中的随机噪声造成的现象，并不一定代表真实的关系方向。

面对这种情况，建议重新审视数据质量、检查模型规格化是否合理、尝试加入更多的控制变量或采用不同的分析方法来验证结果的稳健性。同时，也可以通过理论文献回顾和专家咨询等方式，对模型设定进行深入思考，确保回归分析能更准确地反映研究假设与现实世界的关系。

最后，在学术写作中，如果发现结果与预期不一致，并非坏事。这往往是科学研究过程中探索未知、挑战既有理论的重要一步。重要的是要诚实、客观地讨论这些结果，可能它们会开启新的研究方向或对现有理论提出有价值的修正和补充。

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