当你在回归模型中加入时间固定效应后发现原本显著的变量变得不显著，这通常意味着该变量的效果可能已经被时间固定效应所吸收。时间固定效应会捕捉所有随时间变化但对个体没有差异的因素。如果一个变量与这些因素高度相关，那么它的独立贡献可能会消失。
遇到这种情况时，可以考虑以下几点：
1. **检查模型设定**：确认你的模型是否正确设定了时间固定效应。在Stata中，使用`xtreg, fe` 或 `areg` 命令加入时间固定效应（需要先用`tsset`命令声明面板数据的时间变量）。
2. **重新审视研究假设和理论背景**：思考该变量与模型中的其他变量是否存在高度的共线性。如果一个变量的意义在控制了时间固定效应后消失，可能是因为它反映的是随时间变化的普遍趋势而非特定的因果关系。
3. **考虑交互项**：可以尝试加入一些交互项来探索变量与时间或其它变量之间的相互作用效果。例如，`variable * time_dummy`（其中`time_dummy`是某个具体年份的时间虚拟变量）可能能揭示出不同时间段内该变量的效果变化。
4. **敏感性分析**：尝试不同的模型设定或者使用不同的估计方法（如随机效应、混合效应模型等），看看结果是否稳健。这有助于理解时间固定效应对你的结果影响的稳定性。
5. **理论与实证结合**：在报告结果时，解释为何变量变得不显著，并结合理论背景和文献来讨论可能的原因。这是学术交流的重要部分，能够展示你对数据的理解深度以及分析的透明度。
最后，记得模型的选择应该基于理论假设、数据特性以及统计测试的结果综合考虑，而不仅仅是追求显著性。在经济学研究中，解读变量系数的意义往往比单纯的p值更有价值。
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