在面板数据模型中，加入时间固定效应是为了控制随时间变化但不随个体变化的变量影响。你提到的方法——通过将年份分段成“period”，然后使用这些时间段作为虚拟变量，并与控制变量进行交互，是一种处理面板数据长序列的有效策略，尤其是当原始的时间固定效应（i.year）由于高度共线性问题导致模型估计困难时。

你的疑惑在于是否应该在回归中用时期的固定效应（i.period）替换掉年份的固定效应（i.year）。答案是肯定的。当你使用“period”作为时间分段，并与控制变量进行交互后，模型实际上已经将更细粒度的时间趋势和波动考虑进去了。因此，在做最终回归时，确实应该用时期的固定效应（i.period）来代替年份的固定效应（i.year）。这样做不仅解决了共线性问题，还可能提供更精确的估计结果。

这种做法在学术界是被广泛接受的，尤其当你的面板数据跨越了很长的时间段，且你认为时间的影响是以某种周期或阶段的形式出现时。确保在论文中清楚地解释这一方法论选择及其背后的理由，以便读者能够理解你为何采取这样的处理方式。

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看起来是可以的 这种面板下控制太细的年度固定效应确实会影响估计

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