面板数据只控制时间效应stata代码？

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1、研究问题：x、z与y的关系，进一步研究z对x与y之间关系的调节效应；
2、数据：2015-2019年120家上市公司面板数据；
3、模型：
   说明：对解释变量和控制变量滞后一期处理，控制时间虚拟变量。
4、如果我要对上面模型进行固定效应模型回归分析，以下为stata代码：
     use C:\abc.dta,clear
     xtset corporation year
     reg y L.x  i.year , r    /// L.x 表示对x滞后一期
     reg y L.z  i.year , r    /// L.z 表示对z滞后一期
     reg y L.x  L.z  LxLz i.year , r   /// LxLz表示x、z滞后一期的交叉项，且已先中心化处理过

    问题：（1）上面用reg做回归还是固定效应模型吗？如果不是，那这是什么模型或者估计？那正确的是用xtreg?即 xtreg y L.x  L.z  LxLz i.year , r?
          （2）这种研究调节效应的面板数据，可以就做用reg（比如上面的reg y L.x  L.z  LxLz i.year , r ）来做回归吗？本人用 reg y L.x  L.z  LxLz i.year , r 做系数都很显著，但是用xtreg y L.x  L.z  LxLz i.year , r 做系数都不显著，那我论文里是否可以直接采用reg做的结果？需要做什么改进吗？望各位大神指导，万分感谢！！！

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关键词：Stata 时间效应 面板数据 tata CORPORATION

    问题：（1）上面用reg做回归还是固定效应模型吗？如果不是，那这是什么模型或者估计？那正确的是用xtreg?即 xtreg y L.x  L.z  LxLz i.year , r?
上述reg命令是截面回归而不是面板回归。
xtreg y L.x  L.z  LxLz i.year , r 这个命令也是错的。对于面板回归还是先用hausman检验判断是固定效应模型还是随机效应模型。然后根据检验结果判定使用xtreg y L.x  L.z  LxLz i.year , r fe (固定效应面板）或者xtreg y L.x  L.z  LxLz i.year , r re (随机效应面板）
其他的回归也是类似的。

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首先，你要明白固定效应回归是什么意思。固定效应是指y里面有些共性，比如和时间相关不随个体而变（时间固定效应），再比如个体相关不随时间而变（个体固定效应），还有些和行业相关，等等。完全是看研究特点决定的。
其次，如何消除固定效应？一种方式是demean,第二种方式是加入哑变量——两种方式从计量结果上没什么区别。
第三，说说stata命令。xtreg是stata命令中通过demean的方式消除个体固定效应的方式（前提是你是按照id-year进行xtsort排序的），特点是计算比较快，尤其是当个体较多的时候，加入哑变量会使得矩阵庞大，且有可能计算不出来，而demean矩阵不大。
第四，剩下的，你列的几个问题完全可以自己回答了吧？