在Stata中处理包含虚拟变量的回归分析时，可以使用`regress`命令。对于你的模型来说，假设你已经定义好了所有的变量（比如y是因变量，X1是连续自变量，而X2和X3分别是年份和其他分类的虚拟变量），你可以直接进行线性回归。

下面是一个示例命令，它展示了如何在Stata中执行这样的回归：

```stata
regress y X1 i.X2 i.X3
```

在这个命令中：
- `y`是你的因变量；
- `X1`是你提到的连续自变量；
- `i.X2`和`i.X3`是你模型中的虚拟变量。前缀`i.`告诉Stata这些是分类变量，它会自动创建必要的虚拟（或哑元）变量以进行回归分析。

如果你的虚拟变量X2表示年份，并且你有三年的数据，那么在命令中使用`i.X2`后，Stata将会为除了一个基期以外的所有年份生成虚拟变量。例如，如果有三个不同的年份（比如2018, 2019, 和2020），它将默认选择其中一个作为基准年份，并为其他两个年份创建虚拟变量。

此外，如果你希望查看回归结果的边际效应，尤其是在解释虚拟变量的影响时，可以使用`margins`命令。例如：

```stata
margins X2
```

这会显示每个年份相对于基期年的平均边际效应。

请确保在执行这些命令之前已经加载了正确的数据集，并且所有的变量都是按照你的研究需要正确定义和编码的。

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