带 plm 包的 R2

Cam*_*sen 6 r plm

当使用 plm 包使用此语法估计池模型时,我得到的 R2 接近 0.8。

library(plm)
data <- employmentsez
data$lfirms2 <- data$lfirms*data$lfirms
data$sezname <- as.factor(data$sezname)
data <- plm.data(data, index=c("code", "year"))
fit1 <- plm(lemployment ~ lfirms + lfirms2 + lfirmsfor + lwages +  nuts51 + lgovgrants + leusubs + agrishare, data=data, model="pooling")
    R-Squared:      0.7972
    Adj. R-Squared: 0.79679
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

使用完全相同的规范并再次使用 plm,但现在此语法我得到小于 0.1 的 R2,并且调整后的 R2 为负值。

library(plm)
data <- employmentsez
data$lfirms2 <- data$lfirms*data$lfirms
data$sezname <- as.factor(data$sezname)
data <- plm.data(data, index=c("code", "year"))
fit1 <- plm(lemployment ~ lfirms + lfirms2 + lfirmsfor + lwages +  nuts51 + lgovgrants + leusubs + agrishare, data=data, model="within", effect="individual")
summary(fit1)


    R-Squared:      0.085873
    Adj. R-Squared: -0.039652
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我认为差异太大,在 Stata 中,使用完全相同的规格,您可以为内部模型获得更高的 R2。当使用完全相同的规格并添加固定效应时,内部模型是否应该给出更高的 R2?

有谁知道如何解决这个问题,是否有其他方法可以通过 plm 软件包获取正确的 R2?