你先把你的回归方程写出来，带下标。

如果你都加入国家和年份的交互固定效应了，就不用单独控制年份固定效应了。

Y的下标是ijy
X的下标也是ijy

固定效应最多有 iy + jy + ij

如果你的数据中，每个i - j - year，的观测值只出现一次。那控制iy + jy + ij没问题。
前两项分别控制了i国随年份变动的变量，和j国随年份变动的变量。ij控制了ij两国之间不随年份变动的变量。而且你要注意你控制ij的时候不能把iso_i x iso_j得出的数字放进去，这个是错误的。否则  4 x 5 == 2 x  10了。stata里reghdfe的话要 a(i.isoi # i.isoj)

不过我不推介你现在的思路，再考虑考虑。你的回归为什么能得出casual effect呢？建议还是参考文献里的做法，使用配对样本后的DID。或者使用matching的思路，给每一个签订了贸易协定的ij，找一个或多个没有签订贸易协定的ij pair。这样经济含义解释起来清楚一些。虽然DID最后等同于双向固定效应。主要的问题可能是思考有哪些内生性问题怎么解决

思考不出来，，，，

顶顶。。

十分感谢解答！
首先是三类固定效应的控制没有问题这边，我看了您的解答，这两天又回顾了一下连玉君老师的固定效应课程，应该是搞清楚了，谢谢！
关于计量方法，我应该是回不了头了，最近大家都在给RTA某类条款赋分之后构建指标，然后用面板做，我也觉得这很蠢，一是很难剥离RTA本身的经济效益，二是赋分很难做到客观性和凸显重点的统一；但是为了凸显对条款文本研究的工作量好像不得不这样做，我主要为硕士论文，工作量看得重，后面可能试着在稳健性检验里仍然对RTA做是否包含某类条款的区分，然后在匹配之后再用差分方法；
最后，关于多加了年份固定效应，这一点我非常惭愧，本来在自以为认真参考了铁瑛等（2021），符大海，曹莉（2023），然后我居然不假思索地把时间固定效应加进去了，明明文献里都没有，我总感觉自己的数据结构已经研究了很久，熟稔于心，而实际上连最基本的信息都不熟悉。
感谢您的提醒！