在固定效应模型中遇到的主要解释变量（比如`qustionnum`, `risk`, `finance`等）不随时间变化而被“omitted”的问题是一个常见的统计挑战。这类变量由于在个体层面恒定，因而与时间固定效应完全共线，无法为模型提供额外的信息来估计其对因变量的影响。

### 解决方案：

1. **考虑使用混合模型（Random Effects Model）**：如果理论假设中没有强烈要求使用固定效应以控制所有可能的时不变异质性，并且你认为个体间存在随机变异的话，可以尝试使用混合模型。这样，即使解释变量不随时间变化，也能获得其估计值。

2. **差分分析（First Difference Analysis）**：如果数据是面板数据，你可以考虑对每个个体的时间序列进行差分以去除固定效应的影响。但是这会牺牲掉所有时不变的解释变量的信息，并且需要你的数据有至少两个时间点才能实施。

3. **加入时间交互项**：虽然主要解释变量本身不随时间变化，但你可以在模型中加入这些变量与时间（或特定的时间事件）的交互项，以检测它们对因变量的影响是否在不同时间段有所改变。例如，在你的命令中加入 `qustionnum*i.year` 等。

4. **探索其他数据**：如果可能的话，寻找能够反映你关心的时变特征的数据来源。比如，对于风险偏好或财务策略（如`risk`, `finance`），考虑加入更细致的度量指标，这些指标在不同时间点上可能会有所不同。

5. **使用合成控制法（Synthetic Control Method）**：如果研究目的涉及政策评估等特定事件的影响，并且数据允许，可以考虑这种方法来处理时不变变量的问题。但是这通常适用于非常具体的研究设计和数据结构中。

### 实施步骤：

- 首先，重新审视你的理论模型和假设，确保你使用的方法是适合于问题的。
- 然后，在Stata或R等软件中尝试上述建议中的方法，并仔细检查结果是否合理且符合预期。

最后，记得在研究过程中保持对数据特性和统计限制的理解。如果需要，咨询领域内的专家或统计数据顾问可能会很有帮助。

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