一、可能原因是加入i.year后，模型中存在固定效应，这会对中介效应模型的解释产生影响，需要注意。

如果你希望控制固定效应，可以将中介效应模型改为固定效应模型。具体来说，可以使用xtivreg命令，将中介变量和解释变量作为内生变量，中介变量和中介效应变量作为工具变量，因变量作为外生变量，使用“fe”选项来指定固定效应模型。

如果你希望忽略固定效应，可以使用普通的回归命令，如reg或者ivreg2。在这种情况下，需要注意在模型中加入控制变量，以避免遗漏变量引起的偏误。
二、您的理解是正确的。在三步中介效应模型中，如果第一步系数c、第二步系数a、第三步系数c'都显著，但是b不显著，这时候可以使用Bootstrap方法进行进一步检验。

Bootstrap是一种通过重复抽样来估计统计量分布的方法。在这种情况下，您可以通过对数据进行重复抽样来估计b系数的分布，并计算出置信区间和p值，以进一步确定b系数是否显著。

具体来说，在Stata中可以使用bootstrap命令来实现Bootstrap检验。例如，假设您要进行1000次Bootstrap重复抽样，并计算出b系数的95%置信区间，可以使用以下命令：
bootstrap b=r(b), reps(1000): reg outcome mediator covariate i.year i.id
其中，r(b)表示将第三步回归得到的c'系数保存为b变量，reps(1000)表示进行1000次Bootstrap重复抽样，reg outcome mediator covariate i.year i.id表示模型的回归方程。

执行完该命令后，Stata会生成一个Bootstrap结果表，其中包含了b系数的置信区间和p值等信息。您可以根据这些信息来判断b系数是否显著。

需要注意的是，在进行Bootstrap检验时，要根据具体研究问题选择正确的抽样方法和统计量，以确保检验结果的准确性和可靠性。

楼上已经说的很完全了，另外补充的就是，做面板数据的时候基本上都是要控制时间和个体效应的，不然解释力度不足，也会成为审稿人质疑你的点。我在做面板数据的基准回归的时候，也会遇到加入i.year不显著的时候，但这样很多情况下就没办法做下去了。我的建议是还是要加i.year，至于在检验中介效应的时候，可以参考文献去判断是否存在，参照陈道平老师2022年在技术经济发表的《中国碳交易政策的减排效应及其机制研究》里面把中介效应的检验步骤说的很详细。希望可以帮到你

感谢回复！！
另外本人也是第一次做中介模型，虽然学习了不少教学视频和文献，但还是学疏才浅，不大能理解您对对一个问题的解答，望您举个例子或者推荐一些文献。
第二个问题解答，其中b=r（b），本人不是很清楚，是直接放进去用吗？bootstrap b=r(b), reps(1000): reg lnPM2_52 lnTc2 $contronal i.year i.id   但是结果错误显示'r(b)' evaluated to missing in full sample，希望您能解惑

非常感谢，您对一楼的问题一回答怎么看，我有点看不懂

中介效应三步法的认可度已经极其低了，参见江艇2022年发表在中国工业经济上的文章对三步法的批判。