不需要了，如果你设置两分类行业虚拟变量，实际上就是控制行业固定效应。所以此时，这二者是一样的。

在进行行业异质性分析时，你确实不需要再额外控制行业固定效应。这是因为当你通过设置虚拟变量（通常是0或1的二元变量）来区分不同类型的行业，并且将这些虚拟变量以及它们与自变量x的交互项纳入回归模型中，这样的操作本身就是直接衡量和比较了不同行业间的异质性效果。

具体来说：

1. **设定行业虚拟变量：** 如果你将行业分为两类（比如高技术行业和低技术行业），你可以为每种类型的行业设立一个二元变量。假设以“高技术行业”为例，对于属于高技术行业的观测值，该变量被赋值为1；反之，则赋值0。

2. **交互项的引入：** 在回归模型中加入自变量x与上述行业虚拟变量的乘积（即交互项），这样可以捕捉到自变量x对因变量y的影响在不同类型的行业内是否存在差异。如果交互项系数显著，这表明自变量x的效果在不同的行业间确实存在异质性。

3. **避免多重控制：** 由于交互项已经包含了行业特性与自变量影响的差异化信息，因此没有必要再额外添加一组行业固定效应作为控制变量。这样做可能会导致模型中包含重复的信息，甚至引起共线性问题，降低参数估计的精度和稳定性。

简而言之，在进行行业异质性分析时，通过设置虚拟变量及其交互项直接测度了行业内与跨行业的差异，因此无需再次控制一般意义上的“行业固定效应”。这种做法既简洁又准确地评估了所研究关系在不同行业背景下的变化。

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