在这种情况下需要分别处理：（1）行业一般作为控制变量处理；（2）地区，通常属于比较固定的属性，要么作为控制变量使用pooled OLS处理，要么使用随机效应处理。因为，随机效应可以控制随时间变化的因素，从而突出不随时间变化因素的作用（如地区和注册地等地理因素），而固定效应往往控制不随时间变化的因素以便突出随时间变化因素的作用（如公司的财务数据）；（3）公司因素，主要看你的主要解释变量是公司中随时间变化的因素（要用固定效应模型）还是基本上不随时间变化的因素（要用随机效应模型）。（4）短面板（时间序列一般十几年以内，微观为主）还是长面板（时间序列一般几十年，宏观为主），长面板还需要考虑检验序列自相关问题和异方差问题，短面板一般无需考虑。（5）此类问题考虑的出发点是回归模型中的主要解释变量是否随着时间经常变化（变化的话就要凸显其变化对于因变量的影响，用固定效应；基本上不变的话就要尽力排除随着时间变化的那些因素对于因变量的影响，用随机效应模型）

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建议看看
面板数据模型中Stata如何控制行业、产业、区域、企业性质、规模、所有制、省域等不随时点变化的因素的影响
https://bbs.pinggu.org/thread-6389014-1-1.html

或者，看41楼的回复
[面板数据求助] 面板数据固定效应怎么控制行业和地区？
https://bbs.pinggu.org/thread-4762056-5-1.html