铁们，做的是2009－2018年的时间和行业固定效应，为什么2018年的数据被omitted<br><br>
Panel variable: id (unbalanced)<br>
Time variable: year, 2009 to 2018, but with gaps<br>
         Delta: 1 unit
. reg Inveffi RateV $controls i.year i.Ind<br>
note: 2018.year omitted because of collinearity.
      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =    18,459<br>
-------------+----------------------------------   F(90, 18368)    =      9.69<br>
       Model |  2.70447987        90  .030049776   Prob > F        =    0.0000<br>
    Residual |  56.9906226    18,368  .003102712   R-squared       =    0.0453<br>
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.0406<br>
       Total |  59.6951025    18,458  .003234105   Root MSE        =     .0557
------------------------------------------------------------------------------<br>
     Inveffi | Coefficient  Std. err.      t    P>|t|     [95% conf. interval]<br>
-------------+----------------------------------------------------------------<br>
       RateV |  -.1769519     .03087    -5.73   0.000      -.23746   -.1164439<br>
         Age |    -.00046    .000087    -5.28   0.000    -.0006306   -.0002894<br>
        Size |  -.0010301   .0003906    -2.64   0.008    -.0017958   -.0002645<br>
         ROA |   .0160552   .0031219     5.14   0.000      .009936    .0221744<br>
         TBQ |   -.000227   .0001596    -1.42   0.155    -.0005399     .000086<br>
         DAR |  -.0006601   .0013712    -0.48   0.630    -.0033477    .0020275<br>
         ATO |  -.0081886   .0008245    -9.93   0.000    -.0098046   -.0065725<br>
             |<br>
        year |<br>
       2010  |   .0017342   .0021713     0.80   0.424    -.0025217    .0059901<br>
       2011  |   .0026826   .0020658     1.30   0.194    -.0013666    .0067318<br>
       2012  |  -.0050802   .0021067    -2.41   0.016    -.0092096   -.0009509<br>
       2013  |  -.0096801   .0020038    -4.83   0.000    -.0136076   -.0057525<br>
       2014  |   -.006099   .0020441    -2.98   0.003    -.0101056   -.0020924<br>
       2015  |    .003336   .0017843     1.87   0.062    -.0001614    .0068334<br>
       2016  |   .0047472   .0017286     2.75   0.006     .0013591    .0081354<br>
       2017  |   -.002148   .0017319    -1.24   0.215    -.0055427    .0012467<br>
       2018  |          0  (omitted)