我目前正在利用一个面板数据考察某一项改革（x）对企业绩效(y)的影响。对于某个企业而言，这个变量为000000111111的形式。0代表没有进行改革，1代表进行了改革。

通常的研究需要控制时间固定效应，即需要加入时间虚拟变量。但在简约式（reduced form）回归中，用y单独对x或时间虚拟变量进行回归时，除了在某几年的时间虚拟变量为正或不显著外，两类变量的系数都显著为负；但同时加入x及时间虚拟变量，两者变得基本上都不显著，且大部分情况下，x的系数由负变为正。这是不是表明存在严重的多重共线性问题？

我利用回归中实际使用的样本（e(sample)）计算了两者的相关系数，发现只有当年份为2，3，4这三年时，年份虚拟变量与转制变量的相关系数大约为0.4，而其它年份的虚拟变量与转制变量的相关系数很小，基本上小于0.2。将1，2，3这三年的年份虚拟变量删除后，以上问题依然存在。

我的问题是，为了分析诸如00000011111类似变量的作用效果，且该变量与时间虚拟变量具有严重的多重共线性，一般如何处理？

谢谢。