设置年份虚拟变量是指控制了年份效应吗？

各位大神，毕业论文回归结果遇到难题，求助。
我检验下来应该是用固定效应，然后听同学说要控制年份效应，用xtreg y x i.year,fe 结果做出来核心解释变量不显著了。后来逛论坛看到说设置年份虚拟变量，再设置年份虚拟变量后，我用了xtreg y x year2-year10,fe，结果核心解释变量显著。但是论坛上说用i.year和设置年份虚拟变量是一个意思？那为什么两种方法的回归结果不一样呢？求解，万分感谢~

1. . xtreg patent outputtariff er labor fdi transfer imitation ip lnpatent outputtariff2 i.year
   
2. 
   
3. Random-effects GLS regression                   Number of obs     =        374
   
4. Group variable: industry                        Number of groups  =         34
   
5. 
   
6. R-sq:                                           Obs per group:
   
7.      within  = 0.3004                                         min =         11
   
8.      between = 0.5061                                         avg =       11.0
   
9.      overall = 0.4000                                         max =         11
   
10. 
    
11.                                                 Wald chi2(19)     =     174.17
    
12. corr(u_i, X)   = 0 (assumed)                    Prob > chi2       =     0.0000
    
13. 
    
14. -------------------------------------------------------------------------------
    
15.        patent |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
    
16. --------------+----------------------------------------------------------------
    
17. outputtariff |   -261.009   147.3153    -1.77   0.076    -549.7417     27.7237
    
18.            er |   382.0613   91.31679     4.18   0.000     203.0837    561.0389
    
19.         labor |  -509.4569    257.126    -1.98   0.048    -1013.414   -5.499276
    
20.           fdi |   4480.027   3354.601     1.34   0.182     -2094.87    11054.92
    
21.      transfer |   102.9919   89.68043     1.15   0.251    -72.77855    278.7623
    
22.     imitation |  -.4281233    .676603    -0.63   0.527    -1.754241    .8979942
    
23.            ip |  -31.43044   36.19152    -0.87   0.385    -102.3645    39.50363
    
24.      lnpatent |   1529.331   353.7359     4.32   0.000     836.0212    2222.641
    
25. outputtariff2 |   4.149126   3.301783     1.26   0.209    -2.322251     10.6205
    
26.               |
    
27.          year |
    
28.         2002  |  -212.4321   1101.273    -0.19   0.847    -2370.888    1946.024
    
29.         2003  |  -1499.179   1188.009    -1.26   0.207    -3827.634    829.2759
    
30.         2004  |  -2271.621   1274.247    -1.78   0.075      -4769.1    225.8587
    
31.         2005  |  -2227.321    1288.95    -1.73   0.084    -4753.616    298.9738
    
32.         2006  |  -2380.067   1312.639    -1.81   0.070    -4952.792    192.6572
    
33.         2007  |  -2436.755   1374.694    -1.77   0.076    -5131.106    257.5962
    
34.         2008  |  -2405.082   1413.227    -1.70   0.089    -5174.956    364.7918
    
35.         2009  |  -2884.365   1658.215    -1.74   0.082    -6134.407    365.6767
    
36.         2010  |  -2825.598   1737.279    -1.63   0.104    -6230.603    579.4069
    
37.         2011  |  -98.74881   1964.209    -0.05   0.960    -3948.527    3751.029
    
38.               |
    
39.         _cons |  -4557.721   1993.707    -2.29   0.022    -8465.315   -650.1269
    
40. --------------+----------------------------------------------------------------
    
41.       sigma_u |  2785.3168
    
42.       sigma_e |  4289.2809
    
43.           rho |   .2966055   (fraction of variance due to u_i)
    
44. -------------------------------------------------------------------------------
    
45. 
    
46. . tab year , gen(y)
    
47. 
    
48.        year |      Freq.     Percent        Cum.
    
49. ------------+-----------------------------------
    
50.        2001 |         34        9.09        9.09
    
51.        2002 |         34        9.09       18.18
    
52.        2003 |         34        9.09       27.27
    
53.        2004 |         34        9.09       36.36
    
54.        2005 |         34        9.09       45.45
    
55.        2006 |         34        9.09       54.55
    
56.        2007 |         34        9.09       63.64
    
57.        2008 |         34        9.09       72.73
    
58.        2009 |         34        9.09       81.82
    
59.        2010 |         34        9.09       90.91
    
60.        2011 |         34        9.09      100.00
    
61. ------------+-----------------------------------
    
62.       Total |        374      100.00
    
63. 
    
64. . xtreg patent outputtariff er labor fdi transfer imitation ip lnpatent outputtariff2 y2-y11
    
65. 
    
66. Random-effects GLS regression                   Number of obs     =        374
    
67. Group variable: industry                        Number of groups  =         34
    
68. 
    
69. R-sq:                                           Obs per group:
    
70.      within  = 0.3004                                         min =         11
    
71.      between = 0.5061                                         avg =       11.0
    
72.      overall = 0.4000                                         max =         11
    
73. 
    
74.                                                 Wald chi2(19)     =     174.17
    
75. corr(u_i, X)   = 0 (assumed)                    Prob > chi2       =     0.0000
    
76. 
    
77. -------------------------------------------------------------------------------
    
78.        patent |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
    
79. --------------+----------------------------------------------------------------
    
80. outputtariff |   -261.009   147.3153    -1.77   0.076    -549.7417     27.7237
    
81.            er |   382.0613   91.31679     4.18   0.000     203.0837    561.0389
    
82.         labor |  -509.4569    257.126    -1.98   0.048    -1013.414   -5.499276
    
83.           fdi |   4480.027   3354.601     1.34   0.182     -2094.87    11054.92
    
84.      transfer |   102.9919   89.68043     1.15   0.251    -72.77855    278.7623
    
85.     imitation |  -.4281233    .676603    -0.63   0.527    -1.754241    .8979942
    
86.            ip |  -31.43044   36.19152    -0.87   0.385    -102.3645    39.50363
    
87.      lnpatent |   1529.331   353.7359     4.32   0.000     836.0212    2222.641
    
88. outputtariff2 |   4.149126   3.301783     1.26   0.209    -2.322251     10.6205
    
89.            y2 |  -212.4321   1101.273    -0.19   0.847    -2370.888    1946.024
    
90.            y3 |  -1499.179   1188.009    -1.26   0.207    -3827.634    829.2759
    
91.            y4 |  -2271.621   1274.247    -1.78   0.075      -4769.1    225.8587
    
92.            y5 |  -2227.321    1288.95    -1.73   0.084    -4753.616    298.9738
    
93.            y6 |  -2380.067   1312.639    -1.81   0.070    -4952.792    192.6572
    
94.            y7 |  -2436.755   1374.694    -1.77   0.076    -5131.106    257.5962
    
95.            y8 |  -2405.082   1413.227    -1.70   0.089    -5174.956    364.7918
    
96.            y9 |  -2884.365   1658.215    -1.74   0.082    -6134.407    365.6767
    
97.           y10 |  -2825.598   1737.279    -1.63   0.104    -6230.603    579.4069
    
98.           y11 |  -98.74881   1964.209    -0.05   0.960    -3948.527    3751.029
    
99.         _cons |  -4557.721   1993.707    -2.29   0.022    -8465.315   -650.1269
    
100. --------------+----------------------------------------------------------------
     
101.       sigma_u |  2785.3168
     
102.       sigma_e |  4289.2809
     
103.           rho |   .2966055   (fraction of variance due to u_i)
     
104. -------------------------------------------------------------------------------

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你的数据是什么样的year2-year10怎么定义的？

夏目贵志 发表于 2016-10-16 00:13
你的数据是什么样的year2-year10怎么定义的？

我的数据是2001-2011年34个工业分行业的面板数据，因为想要控制年份效应，我用xtreg y x i.year,fe做出来核心解释变量不显著，我用 tab year,gen(year) 再xtreg y x year2-year10,fe做出来回归结果就是显著的~所以就想知道这两种方法都是控制年份效应吗？为啥做出来结果不一样，谢谢~

书随堂 发表于 2016-10-16 17:12
我的数据是2001-2011年34个工业分行业的面板数据，因为想要控制年份效应，我用xtreg y x i.year,fe做出来 ...

做出来应该是完全一样的（你看我下面这两个回归，完全相同的）。要不把数据发一来吧。

1. . xtreg y x i.date, fe
   
2. 
   
3. Fixed-effects (within) regression               Number of obs     =          7
   
4. Group variable: id                              Number of groups  =          3
   
5. 
   
6. R-sq:                                           Obs per group:
   
7.      within  = 0.9998                                         min =          1
   
8.      between = 0.9928                                         avg =        2.3
   
9.      overall = 0.9963                                         max =          3
   
10. 
    
11.                                                 F(3,1)            =    1356.01
    
12. corr(u_i, Xb)  = -0.0712                        Prob > F          =     0.0200
    
13. 
    
14. ------------------------------------------------------------------------------
    
15.            y |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
    
16. -------------+----------------------------------------------------------------
    
17.            x |   .9817018   .0161454    60.80   0.010     .7765551    1.186848
    
18.              |
    
19.         date |
    
20.           2  |  -.2120453   .0391616    -5.41   0.116    -.7096401    .2855494
    
21.           3  |  -.1070093      .0399    -2.68   0.227    -.6139875    .3999689
    
22.              |
    
23.        _cons |   .1446945   .0283588     5.10   0.123    -.2156376    .5050267
    
24. -------------+----------------------------------------------------------------
    
25.      sigma_u |  .06693375
    
26.      sigma_e |  .03755384
    
27.          rho |  .76057878   (fraction of variance due to u_i)
    
28. ------------------------------------------------------------------------------
    
29. F test that all u_i=0: F(2, 1) = 9.22                        Prob > F = 0.2268
    
30. 
    
31. . xtreg y x var11-var13,fe
    
32. note: var13 omitted because of collinearity
    
33. 
    
34. Fixed-effects (within) regression               Number of obs     =          7
    
35. Group variable: id                              Number of groups  =          3
    
36. 
    
37. R-sq:                                           Obs per group:
    
38.      within  = 0.9998                                         min =          1
    
39.      between = 0.9928                                         avg =        2.3
    
40.      overall = 0.9963                                         max =          3
    
41. 
    
42.                                                 F(3,1)            =    1356.01
    
43. corr(u_i, Xb)  = -0.0712                        Prob > F          =     0.0200
    
44. 
    
45. ------------------------------------------------------------------------------
    
46.            y |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
    
47. -------------+----------------------------------------------------------------
    
48.            x |   .9817018   .0161454    60.80   0.010     .7765551    1.186848
    
49.        var11 |   .1070093      .0399     2.68   0.227    -.3999689    .6139875
    
50.        var12 |   -.105036   .0376289    -2.79   0.219    -.5831559    .3730839
    
51.        var13 |          0  (omitted)
    
52.        _cons |   .0376852   .0280065     1.35   0.407    -.3181708    .3935412
    
53. -------------+----------------------------------------------------------------
    
54.      sigma_u |  .06693375
    
55.      sigma_e |  .03755384
    
56.          rho |  .76057878   (fraction of variance due to u_i)
    
57. ------------------------------------------------------------------------------
    
58. F test that all u_i=0: F(2, 1) = 9.22                        Prob > F = 0.2268

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夏目贵志 发表于 2016-10-16 22:15
做出来应该是完全一样的（你看我下面这两个回归，完全相同的）。要不把数据发一来吧。

这是我的dta数据
我用的命令是xtreg y x i.year,fe做出来不显著
用的xtreg y x year2-year10,fe就显著了，很奇怪，麻烦啦~

书随堂 发表于 2016-10-16 23:48
这是我的dta数据
我用的命令是xtreg y x i.year,fe做出来不显著
用的xtreg y x year2-year10,fe就显著了 ...

你的x和y是什么变量？

你看，两种做法结果是完全一样的。

夏目贵志 发表于 2016-10-17 03:54
你看，两种做法结果是完全一样的。

我的Y是ln patent，X是outputtariff，而且我用的是固定效应。
我的命令分别是xtreg y x i.year,fe
和tab year,gen(y)
xtreg y x year2-year10,fe
这样做出来两个结果不一样~

夏目贵志 发表于 2016-10-17 03:54
你看，两种做法结果是完全一样的。

我知道我哪儿错了，做出来应该是一样的，我设置虚拟变量后，命令写的是xtreg y x year2-year10,fe。应该是xtreg y x year2-year11,fe。那我这个做出来控制年份效应后，核心解释变量不显著，应该怎么办啊？是不是我这篇论文就没有意义了。。。。。。求助，谢谢~