在经典一元OLS中，带常数项和不带常数项，其参数估计量的统计性质不一致。故，一般都要保留常数项。而且参数估计量都是在有常数项的情况推导出来的。

带常数项进行估计吧

改变的是标准误的聚类方法，可以参考一下https://bbs.pinggu.org/thread-6748855-1-1.html

一般都要保留常数项。而且参数估计量都是在有常数项的情况推导出来的。

`xtreg i.year, fe nonest vce(cluster num)` 这条命令在 Stata 中执行的是一个固定效应（fixed effects）回归模型。这条命令的组成部分可以这样理解：

- `xtreg`: 是Stata中用来处理面板数据的命令，即含有时间序列和横截面维度的数据。
- `i.year`: 表示将“year”这个变量用作分类因子，通常用于吸收年度效应或控制年份固定效应。
- `, fe`: 指明使用固定效应模型。在面板数据分析中，这表示模型将包括个体的特定截距项，以控制跨时间不变但个体特有的影响。
- `nonest`: 这个选项告诉 Stata 不要显示估计过程中的迭代信息，默认情况下Stata会输出每次迭代的信息直至收敛。加上`nonest`后，命令执行时将不会输出这些中间结果，只在最后展示回归结果，这样可以使命令的输出更简洁。
- `vce(cluster num)`: 这部分指定使用簇状（clustered）标准误来估计模型的标准误。“num”应该替换为实际的数据集中的一个标识符变量名，通常用来识别不同的群组或单位。这种方法在处理面板数据时很有用，尤其是当观测值在时间或空间上不独立时。

如果去掉`nonest`选项：

- `xtreg i.year, fe vce(cluster num)`: 此命令将与之前相同，只是会显示迭代过程的详细信息直到估计收敛为止。这对于调试模型或者查看模型是否正常收敛可能有帮助，但在大多数情况下，用户更倾向于使用简洁的输出。

总的来说，“nonest”选项主要用于控制命令执行时的信息输出量，不影响实际回归结果的内容，仅影响输出格式和信息量。

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