在使用xtlogit,fe进行固定效应 logit 回归时，的确会发生因个体在所有观测期内虚拟变量Y1始终为0或1而被系统排除的情况。这是因为在固定效应模型中，此类数据对估计方程的参数没有贡献，因此会被剔除，以避免过度解释。这可能是造成xtlogit,fe和xtreg,fe样本量不一致的主要原因。
对于你的问题，N值不一致可能会影响结果的解释和推论，因为不同的样本可能导致不同的结论。如果其他论文中的Y1和Y2跑出来的N是一致的，那可能是因为他们的Y1变量在所有观测期内并非全为0或1，或者他们使用了不同的方法处理数据。
至于你的第二个问题，通常对于0-1虚拟变量，应该采用适当的分类回归模型，如逻辑斯谛回归（logit）或泊松回归等，而不是线性估计。线性估计可能无法捕捉到0-1变量的性质，并可能导致错误的统计推断。如果一篇毕业论文报告的是线性估计结果，这在方法上可能是不合适的，建议使用适当的非线性模型进行分析。
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