要处理这么大的时间跨度（从1990年到2017年）以及复杂的投入产出数据集，并使用Stata进行分析和生成直接消耗系数与完全消耗系数，我们需要遵循一定的步骤。以下是一个基本的框架：

### 1. 数据准备

首先，确保你已经导入或创建了正确的时间序列数据集。由于数据跨越多个时间点（如90、92、95等），你需要确保每个时间段的数据都按照一致的标准格式排列。

- **数据清洗**：检查缺失值和异常值。
- **变量标准化**：确保所有年份的行业分类是一致的，如果存在变化，需要进行相应的调整或映射。

### 2. 计算直接消耗系数

直接消耗系数（A）代表了生产单位最终产品所需要的各种中间投入的比例。在Stata中计算这些系数的方法如下：

- 假设你有行业间的交易矩阵X和总产出向量Y。
  
```stata
* 示例数据 (这仅用于说明，实际应用时使用真实数据)
matrix X = (1, 2 \ 3, 4) // 中间消耗矩阵（行业间）
matrix Y = (5, 6)         // 总产出

* 计算直接消耗系数A
matrix I = J(2, 2, 0) + diag(vecdiag(I(2, 2)))
matrix A = X * invsym(diag(vec(Y)))'
matrix list A
```

### 3. 计算完全消耗系数（L）

完全消耗系数（L）可以通过以下公式计算：`L = (I - A)^-1`，其中 `I` 是单位矩阵。

```stata
* 计算完全消耗系数 L
matrix I_minus_A = I - A
matrix L = inv(I_minus_A)
matrix list L
```

### 4. 进行数据分析

有了直接和完全消耗系数后，你就可以进行更深入的分析了。例如：

- **时间序列分析**：观察特定行业随着时间如何变化。
- **结构路径分析**：评估不同产业间的依赖关系。

请注意，在实际应用中，数据导入、清理和转换步骤将更为复杂，并且可能需要根据具体的数据集调整代码。同时，处理大规模的矩阵运算时要考虑到内存限制问题。

### 5. 结果解释与使用

最后一步是解读这些系数的意义及其对经济分析的价值。直接消耗系数帮助我们理解生产过程中即时的需求关系，而完全消耗系数则揭示了更深层次、考虑所有上游影响后的经济联系。

通过上述步骤，你可以在Stata中有效处理和分析1990至2017年中国区域间投入产出表中的数据，并计算出直接消耗系数与完全消耗系数。

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