在面板数据模型中，是否控制时间固定效应（time fixed effects）主要取决于研究问题和数据特征。时间固定效应可以用来捕捉所有随时间变化、但不随个体变化的因素影响。如果这些因素对因变量有显著的影响，并且与解释变量相关联，那么不加入时间固定效应可能会导致模型估计有偏或无效。
然而，在某些情况下，不使用时间固定效应也是合理的：
1. **研究兴趣**：如果你的研究重点是分析随时间变化的特定政策效果或其他宏观冲击（例如经济周期、全球金融危机等），并且这些因素与你的解释变量无关，那么可能不需要控制时间固定效应。此时，你关心的是在相同的时间点上不同个体之间的差异。
2. **数据特征**：如果面板数据覆盖的时期较短或时间变异性不显著，模型中加入时间固定效应可能不会提供额外的信息。
3. **特定假设**：某些理论模型可能会提出特定的假设，在这些假设下控制时间固定效应会违背研究设计。例如，一些研究可能假定所有个体在同一时间点受到相同的影响，这在理论上排除了需要使用时间固定效应的情况。
4. **简化模型**：有时为了使模型更简洁或易于解释，研究者可能会选择不包含时间固定效应，但这通常需要有充分的理论依据和对潜在偏误风险的理解。
但是，如果论文没有明确说明为什么省略时间固定效应是合理的，或者在存在明显随时间变化的因素时依然未加入时间固定效应，这可能会影响模型的准确性和解释力。因此，在评估这类研究的有效性时，确实需要仔细考虑这些因素是否得到了适当的处理或合理化。
最后，学术期刊应该有严格的评审过程来确保发表的研究满足科学标准，包括方法论上的严谨性。如果大量文章在没有充分理由的情况下省略了时间固定效应，并且这个问题被广泛忽视，这确实可能引起对研究质量和同行评审系统有效性的担忧。
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