固定效应中加入行业虚拟变量并drop掉一个后，剩余行业虚拟变量全部被omitted

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求助大神们，固定效应中加入行业虚拟变量而且也drop掉了第一个行业，但是为什么回归时显示剩余的行业虚拟变量全部被omitted呢？（数据放在附件了）
我的代码及结果：. xtset company year       panel variable:  company (unbalanced)
        time variable:  year, 2011 to 2016
                delta:  1 unit

. tab indus_sw,gen(ind_sw)

   indus_sw |      Freq.     Percent        Cum.
------------+-----------------------------------
       采掘 |         18        0.53        0.53
       传媒 |        120        3.52        4.05
   电气设备 |        306        8.98       13.02
       电子 |        311        9.12       22.15
     房地产 |          6        0.18       22.32
   纺织服装 |        168        4.93       27.25
       钢铁 |         24        0.70       27.96
   公用事业 |         30        0.88       28.84
   国防军工 |         35        1.03       29.86
       化工 |        389       11.41       41.27
   机械设备 |        388       11.38       52.65
     计算机 |        198        5.81       58.46
   家用电器 |        137        4.02       62.48
   建筑材料 |        132        3.87       66.35
   建筑装饰 |        102        2.99       69.35
   交通运输 |         18        0.53       69.87
   农林牧渔 |         96        2.82       72.69
       汽车 |        185        5.43       78.12
   轻工制造 |        191        5.60       83.72
   商业贸易 |         12        0.35       84.07
   食品饮料 |         84        2.46       86.54
       通信 |        102        2.99       89.53
   休闲服务 |          6        0.18       89.70
   医药生物 |        240        7.04       96.74
   有色金属 |        111        3.26      100.00
------------+-----------------------------------
      Total |      3,409      100.00

.
. drop ind_sw1

. xtreg y x1 x2 c.c_x1#c.c_x2 x3 x4 x5 x6 x7 ind_sw*,fe
note: ind_sw2 omitted because of collinearity
note: ind_sw3 omitted because of collinearity
note: ind_sw4 omitted because of collinearity
note: ind_sw5 omitted because of collinearity
note: ind_sw6 omitted because of collinearity
note: ind_sw7 omitted because of collinearity
note: ind_sw8 omitted because of collinearity
note: ind_sw9 omitted because of collinearity
note: ind_sw10 omitted because of collinearity
note: ind_sw11 omitted because of collinearity
note: ind_sw12 omitted because of collinearity
note: ind_sw13 omitted because of collinearity
note: ind_sw14 omitted because of collinearity
note: ind_sw15 omitted because of collinearity
note: ind_sw16 omitted because of collinearity
note: ind_sw17 omitted because of collinearity
note: ind_sw18 omitted because of collinearity
note: ind_sw19 omitted because of collinearity
note: ind_sw20 omitted because of collinearity
note: ind_sw21 omitted because of collinearity
note: ind_sw22 omitted because of collinearity
note: ind_sw23 omitted because of collinearity
note: ind_sw24 omitted because of collinearity
note: ind_sw25 omitted because of collinearity

Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =      3409
Group variable: company                         Number of groups   =       570

R-sq:  within  = 0.0866                         Obs per group: min =         5
       between = 0.0034                                        avg =       6.0
       overall = 0.0066                                        max =         6

                                                F(8,2831)          =     33.57
corr(u_i, Xb)  = -0.3911                        Prob > F           =    0.0000

-------------------------------------------------------------------------------
            y |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
--------------+----------------------------------------------------------------
           x1 |   1.39e-12   5.10e-13     2.72   0.007     3.87e-13    2.39e-12
           x2 |  -.0004315   .0001572    -2.75   0.006    -.0007397   -.0001233
              |
c.c_x1#c.c_x2 |   6.36e-13   3.90e-13     1.63   0.103    -1.29e-13    1.40e-12
              |
           x3 |  -.0084076   .0005553   -15.14   0.000    -.0094963   -.0073189
           x4 |   .0110672   .0041595     2.66   0.008     .0029112    .0192233
           x5 |   .0009815    .000522     1.88   0.060     -.000042     .002005
           x6 |  -.0066004   .0024292    -2.72   0.007    -.0113636   -.0018373
           x7 |   .0013011   .0001313     9.91   0.000     .0010436    .0015587
      ind_sw2 |          0  (omitted)
      ind_sw3 |          0  (omitted)
      ind_sw4 |          0  (omitted)
      ind_sw5 |          0  (omitted)
      ind_sw6 |          0  (omitted)
      ind_sw7 |          0  (omitted)
      ind_sw8 |          0  (omitted)
      ind_sw9 |          0  (omitted)
     ind_sw10 |          0  (omitted)
     ind_sw11 |          0  (omitted)
     ind_sw12 |          0  (omitted)
     ind_sw13 |          0  (omitted)
     ind_sw14 |          0  (omitted)
     ind_sw15 |          0  (omitted)
     ind_sw16 |          0  (omitted)
     ind_sw17 |          0  (omitted)
     ind_sw18 |          0  (omitted)
     ind_sw19 |          0  (omitted)
     ind_sw20 |          0  (omitted)
     ind_sw21 |          0  (omitted)
     ind_sw22 |          0  (omitted)
     ind_sw23 |          0  (omitted)
     ind_sw24 |          0  (omitted)
     ind_sw25 |          0  (omitted)
        _cons |   .1866912   .0106203    17.58   0.000      .165867    .2075155
--------------+----------------------------------------------------------------
      sigma_u |  .01884253
      sigma_e |  .00833753
          rho |  .83626546   (fraction of variance due to u_i)
-------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(569, 2831) =    24.63           Prob > F = 0.0000

.

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关键词：omitted 虚拟变量 固定效应 drop TED

上面的我是按申万行业为划分标准设置的虚拟变量，也就是用dta表中的indus_sw生成虚拟变量ind_sw。后来我又试了按证监会行业划分设置的虚拟变量，即用dta表中的indus生成虚拟变量ind，结果直接显示no observationsr(2000); 不知道为啥？
. tab indus,gen(ind)

                           indus |      Freq.     Percent        Cum.
---------------------------------+-----------------------------------
                          采矿业 |         30        0.88        0.88
电力、热力、燃气及水生产和供应业 |         24        0.70        1.58
                        房地产业 |         18        0.53        2.11
                          建筑业 |         84        2.46        4.58
          交通运输、仓储和邮政业 |         18        0.53        5.10
            科学研究和技术服务业 |         24        0.70        5.81
                农、林、牧、渔业 |         30        0.88        6.69
                    批发和零售业 |         18        0.53        7.22
      水利、环境和公共设施管理业 |         12        0.35        7.57
              文化、体育和娱乐业 |         18        0.53        8.10
  信息传输、软件和信息技术服务业 |        234        6.86       14.96
                          制造业 |      2,875       84.34       99.30
                    住宿和餐饮业 |          6        0.18       99.47
                租赁和商务服务业 |         18        0.53      100.00
---------------------------------+-----------------------------------
                           Total |      3,409      100.00

.
. drop ind1

. xtreg y x1 x2 c.c_x1#c.c_x2 x3 x4 x5 x6 x7 ind*,fe
no observations
r(2000);

这是必然的，因为产业别通常不随时间改变，在固定效果估计下，会被删去（完全共线性）。

一家企业行业类别，基本不随时间变化，你采用固定效应回归，肯定要被删除的

谢谢，我明白了

我也是做面板固定效应，回归中既有年份虚拟变量，又有行业虚拟变量。本来没有加行业虚拟变量，加了行业虚拟变量之后就omitted了，而且我想问一下我设置行业虚拟变量之后，回归的时候总是出现type mismatch，我使用之前黄梅夏新平老师行业分类的标准，用sic2进行行业分类的，是不是因为sic2里面有字母，比如C9,这是字符型，我怎么变成数值型呢？

stata小迷妹 发表于 2018-1-17 11:28
我也是做面板固定效应，回归中既有年份虚拟变量，又有行业虚拟变量。本来没有加行业虚拟变量，加了行业虚拟 ...

在你的回归最前面加入

1. xi: reg y x1 x2 ... i.sic2

复制代码

黃河泉 发表于 2018-1-17 11:55
在你的回归最前面加入

谢谢老师

stata小迷妹 发表于 2018-1-17 12:52
谢谢老师

楼主想问问你如果要按照证监会的分类，三位代码，分成63组，62个虚拟变量要怎么写代码呀

黃河泉 发表于 2018-1-17 08:22
这是必然的，因为产业别通常不随时间改变，在固定效果估计下，会被删去（完全共线性）。

老师，我想请问为什么有的研究者使用固定效应模型的结果中会显示控制了年份行业呢，有什么办法解决固定效应下控制行业这个问题，谢谢老师