谢谢

您好！关于您的问题：

其一：您的模型是一个固定效应模型，公式表示为 tfp = a + b*export + c*control + ε，其中a是截距项，b和c是系数，export表示出口状态，control代表行业、地区年份等控制变量，ε是误差项。Hausman检验通常用于判断应选择固定效应模型还是随机效应模型。在Stata中，可以使用如下命令进行Hausman检验：

```stata
xtreg tfp export control, fe
hausman
```

其二：要展示出口企业和非出口企业的生产率差异，您可以绘制箱线图（Boxplot）。在Python的Matplotlib库中，可以这样实现：

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设df是包含tfp和export两列的数据框
exporters = df[df['export'] == 1]['tfp']
non_exporters = df[df['export'] == 0]['tfp']

plt.figure()
plt.boxplot([exporters, non_exporters], labels=['出口企业', '非出口企业'])
plt.ylabel('生产率')
plt.title('出口企业和非出口企业的生产率差异')
plt.show()
```

这将生成一个箱线图，比较两类企业的生产率分布。如果需要进一步的分析或调整，请提供更多的细节信息。

希望对您有所帮助！

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