要实现按行业和年度分组的回归分析，并获得估计值，您可以使用Python的数据分析库pandas和统计建模库statsmodels。以下是具体步骤：
1. 安装所需库：
```
pip install pandas statsmodels
```
2. 导入库并读取数据（假设数据在CSV文件中）：
```python
import pandas as pd
from statsmodels.formula.api import ols
data = pd.read_csv('your_data.csv')
```
3. 对每个行业的每个年度进行回归分析，并存储结果。这里我们使用pandas的groupby方法和apply方法，以及statsmodels的ols函数：
```python
def run_regression(group):
formula = 'Y ~ x'
result = ols(formula, data=group).fit()
return result.params
params_df = data.groupby(['industry', 'year'])['Y', 'x'].apply(run_regression).reset_index()
# 结果中存储了回归的参数
print(params_df)
```
这样，您就完成了按行业和年度分组的线性回归分析，并得到了每个分组的估计值。
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