求助行业固定效应和年固定效应在stata中如何实现

本人毕设是关于行业HHI（herfindahl hirschman index）和创新绩效的关系（以有效专利为准），导师让我在回归中加入行业固定效应和年固定效应，因为所用的都是上市公司的数据，所以导师让我做一个firm-level 的回归：log(1+patent num)=industry HHI+HHI^2+firm controls+ind+year. firm control是公司层面的控制变量，公司规模、ROA，ind是行业固定效应，year是年固定效应。
我目前手上的数据是35个行业从2006-2016的HHI及有效专利数量，我的问题是：请问各位大神stata中要如何实现行业固定效应和年固定效应，是用： xi: reg patent HHI1 HHI2 roa scale  i.year i.ind吗？ 还是说用其他的方式实现行业和年固定效应？
我刚学stata，了解不深，求问各位大神了。
Source |       SS       df       MS              Number of obs =     385
-------------+------------------------------           F( 46,   338) =  108.94
       Model |  1532.40349    46  33.3131193           Prob > F      =  0.0000
    Residual |   103.36182   338  .305804201           R-squared     =  0.9368
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.9282
       Total |  1635.76531   384  4.25980549           Root MSE      =    .553


------------------------------------------------------------------------------
         pat |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        hhi1 |   1.14e-06   3.56e-06     0.32   0.749    -5.86e-06    8.14e-06
        hhi2 |  -9.18e-09   5.97e-09    -1.54   0.125    -2.09e-08    2.56e-09
   _Iv3_2007 |    .418089   .1330932     3.14   0.002     .1562936    .6798844
   _Iv3_2008 |   .7941335   .1343502     5.91   0.000     .5298657    1.058401
   _Iv3_2009 |   1.240032    .134744     9.20   0.000     .9749891    1.505074
   _Iv3_2010 |   1.736658   .1354526    12.82   0.000     1.470221    2.003094
   _Iv3_2011 |   2.138753   .1366802    15.65   0.000     1.869902    2.407604
   _Iv3_2012 |   2.471864   .1389955    17.78   0.000     2.198459     2.74527
   _Iv3_2013 |   2.711219   .1406137    19.28   0.000     2.434631    2.987807
   _Iv3_2014 |   2.938867   .1420985    20.68   0.000     2.659359    3.218376
   _Iv3_2015 |   3.212602   .1448717    22.18   0.000     2.927638    3.497565
   _Iv3_2016 |   3.378991   .1480159    22.83   0.000     3.087842    3.670139
      _Iv4_2 |   3.523279   .2569296    13.71   0.000     3.017897    4.028662
      _Iv4_3 |   .1981487   .2358862     0.84   0.401    -.2658411    .6621385
      _Iv4_4 |   .6966647   .2358095     2.95   0.003     .2328256    1.160504
      _Iv4_5 |          0  (omitted)
      _Iv4_6 |   1.347133   .2359215     5.71   0.000     .8830735    1.811192
      _Iv4_7 |   .3089455   .3884768     0.80   0.427    -.4551913    1.073082
      _Iv4_8 |   2.531575   .2373472    10.67   0.000     2.064711    2.998438
      _Iv4_9 |  -.7726279    .235851    -3.28   0.001    -1.236549   -.3087071
     _Iv4_10 |   1.930179   .2361922     8.17   0.000     1.465587    2.394771
     _Iv4_11 |   3.924974   .2768617    14.18   0.000     3.380385    4.469563
     _Iv4_12 |  -1.136764    .238403    -4.77   0.000    -1.605704   -.6678234
     _Iv4_13 |   2.066124   .2370325     8.72   0.000     1.599879    2.532369
     _Iv4_14 |   .8336127   .2358008     3.54   0.000     .3697908    1.297435
     _Iv4_15 |   .5359799     .23619     2.27   0.024     .0713923    1.000567
     _Iv4_16 |  -1.122974    .243264    -4.62   0.000    -1.601476    -.644472
     _Iv4_17 |   .2981614   .2358764     1.26   0.207    -.1658092     .762132
     _Iv4_18 |   -1.66693   .2449241    -6.81   0.000    -2.148697   -1.185162
     _Iv4_19 |     .53304   .2458714     2.17   0.031     .0494092    1.016671
     _Iv4_20 |   3.274969   .2485428    13.18   0.000     2.786083    3.763854
     _Iv4_21 |  -1.263544   .2365578    -5.34   0.000    -1.728855   -.7982329
     _Iv4_22 |   3.099592   .2788394    11.12   0.000     2.551113    3.648071
     _Iv4_23 |  -.2285533   .2440489    -0.94   0.350    -.7085993    .2514926
     _Iv4_24 |   .9836465   .2365059     4.16   0.000     .5184377    1.448855
     _Iv4_25 |  -2.619173   .2359881   -11.10   0.000    -3.083364   -2.154983
     _Iv4_26 |   2.052331   .2368132     8.67   0.000     1.586518    2.518144
     _Iv4_27 |   2.414388    .237252    10.18   0.000     1.947712    2.881065
     _Iv4_28 |  -.1351973   .2362385    -0.57   0.568      -.59988    .3294855
     _Iv4_29 |   1.215171   .2359039     5.15   0.000     .7511463    1.679196
     _Iv4_30 |   2.193892   .2365449     9.27   0.000     1.728606    2.659178
     _Iv4_31 |  -.1223095   .2361156    -0.52   0.605    -.5867507    .3421317
     _Iv4_32 |  -1.647886   .2366319    -6.96   0.000    -2.113343   -1.182429
     _Iv4_33 |  -1.097279   .2360508    -4.65   0.000    -1.561592    -.632965
     _Iv4_34 |   1.365263   .2359115     5.79   0.000     .9012231    1.829303
     _Iv4_35 |  -.1858126   .2358406    -0.79   0.431    -.6497129    .2780876
     _Iv4_36 |   2.855352   .2428422    11.76   0.000     2.377679    3.333024
       _cons |   4.296114   .1924728    22.32   0.000     3.917518    4.674709
------------------------------------------------------------------------------
这是按照上面语句的结果，没有加入firm control,看到这么多就不太清楚要怎么分析了

Source |       SS       df       MS              Number of obs =     385
-------------+------------------------------           F( 46,   338) =  108.94
       Model |  1532.40349    46  33.3131193           Prob > F      =  0.0000
    Residual |   103.36182   338  .305804201           R-squared     =  0.9368
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.9282
       Total |  1635.76531   384  4.25980549           Root MSE      =    .553

------------------------------------------------------------------------------
         pat |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        hhi1 |   1.14e-06   3.56e-06     0.32   0.749    -5.86e-06    8.14e-06
        hhi2 |  -9.18e-09   5.97e-09    -1.54   0.125    -2.09e-08    2.56e-09
   _Iv3_2007 |    .418089   .1330932     3.14   0.002     .1562936    .6798844
   _Iv3_2008 |   .7941335   .1343502     5.91   0.000     .5298657    1.058401
   _Iv3_2009 |   1.240032    .134744     9.20   0.000     .9749891    1.505074
   _Iv3_2010 |   1.736658   .1354526    12.82   0.000     1.470221    2.003094
   _Iv3_2011 |   2.138753   .1366802    15.65   0.000     1.869902    2.407604
   _Iv3_2012 |   2.471864   .1389955    17.78   0.000     2.198459     2.74527
   _Iv3_2013 |   2.711219   .1406137    19.28   0.000     2.434631    2.987807
   _Iv3_2014 |   2.938867   .1420985    20.68   0.000     2.659359    3.218376
   _Iv3_2015 |   3.212602   .1448717    22.18   0.000     2.927638    3.497565
   _Iv3_2016 |   3.378991   .1480159    22.83   0.000     3.087842    3.670139
      _Iv4_2 |   3.523279   .2569296    13.71   0.000     3.017897    4.028662
      _Iv4_3 |   .1981487   .2358862     0.84   0.401    -.2658411    .6621385
      _Iv4_4 |   .6966647   .2358095     2.95   0.003     .2328256    1.160504
      _Iv4_5 |          0  (omitted)
      _Iv4_6 |   1.347133   .2359215     5.71   0.000     .8830735    1.811192
      _Iv4_7 |   .3089455   .3884768     0.80   0.427    -.4551913    1.073082
      _Iv4_8 |   2.531575   .2373472    10.67   0.000     2.064711    2.998438
      _Iv4_9 |  -.7726279    .235851    -3.28   0.001    -1.236549   -.3087071
     _Iv4_10 |   1.930179   .2361922     8.17   0.000     1.465587    2.394771
     _Iv4_11 |   3.924974   .2768617    14.18   0.000     3.380385    4.469563
     _Iv4_12 |  -1.136764    .238403    -4.77   0.000    -1.605704   -.6678234
     _Iv4_13 |   2.066124   .2370325     8.72   0.000     1.599879    2.532369
     _Iv4_14 |   .8336127   .2358008     3.54   0.000     .3697908    1.297435
     _Iv4_15 |   .5359799     .23619     2.27   0.024     .0713923    1.000567
     _Iv4_16 |  -1.122974    .243264    -4.62   0.000    -1.601476    -.644472
     _Iv4_17 |   .2981614   .2358764     1.26   0.207    -.1658092     .762132
     _Iv4_18 |   -1.66693   .2449241    -6.81   0.000    -2.148697   -1.185162
     _Iv4_19 |     .53304   .2458714     2.17   0.031     .0494092    1.016671
     _Iv4_20 |   3.274969   .2485428    13.18   0.000     2.786083    3.763854
     _Iv4_21 |  -1.263544   .2365578    -5.34   0.000    -1.728855   -.7982329
     _Iv4_22 |   3.099592   .2788394    11.12   0.000     2.551113    3.648071
     _Iv4_23 |  -.2285533   .2440489    -0.94   0.350    -.7085993    .2514926
     _Iv4_24 |   .9836465   .2365059     4.16   0.000     .5184377    1.448855
     _Iv4_25 |  -2.619173   .2359881   -11.10   0.000    -3.083364   -2.154983
     _Iv4_26 |   2.052331   .2368132     8.67   0.000     1.586518    2.518144
     _Iv4_27 |   2.414388    .237252    10.18   0.000     1.947712    2.881065
     _Iv4_28 |  -.1351973   .2362385    -0.57   0.568      -.59988    .3294855
     _Iv4_29 |   1.215171   .2359039     5.15   0.000     .7511463    1.679196
     _Iv4_30 |   2.193892   .2365449     9.27   0.000     1.728606    2.659178
     _Iv4_31 |  -.1223095   .2361156    -0.52   0.605    -.5867507    .3421317
     _Iv4_32 |  -1.647886   .2366319    -6.96   0.000    -2.113343   -1.182429
     _Iv4_33 |  -1.097279   .2360508    -4.65   0.000    -1.561592    -.632965
     _Iv4_34 |   1.365263   .2359115     5.79   0.000     .9012231    1.829303
     _Iv4_35 |  -.1858126   .2358406    -0.79   0.431    -.6497129    .2780876
     _Iv4_36 |   2.855352   .2428422    11.76   0.000     2.377679    3.333024
       _cons |   4.296114   .1924728    22.32   0.000     3.917518    4.674709

------------------------------------------------------------------------------
这是按照我上面语句的回归结果,没有加入firm control，看到这个就不太清楚要怎么分析了

面板数据需要用xtreg吧

xi: reg patent HHI1 HHI2 roa scale  i.year i.ind  .恩，应该是这个，最近也在做固定效应

董晋亭 发表于 2018-4-13 09:29
xi: reg patent HHI1 HHI2 roa scale  i.year i.ind  .恩，应该是这个，最近也在做固定效应

您好，请教一下您这个命令做出来的效果和xtreg,fe那个做出来的是一样的吗？还是说xtreg,fe那个做出来的是您说的命令中固定的一种呢？

固定效应模型有两个实现方式，一个是固定效应变换（用xtreg)一个是LSDV(reg），区别的话自己百度

你用的xi：就类似于LSDV

请问你做的图出来了吗？最近也在看行业固定效应，但不知道得出结果（如您贴出的图一样）之后如何转化文论文图（显示时间、行业固定效应）？还要在做图吗