自己顶

请上传示例数据，才能知道什么问题。

我是26个制造业行业，分轻、重两个大行业，设置虚拟变量，按照轻重行业划分标准赋值，用stata设置了两列，he1和he2。用命令：xtreg y x1 x2 x3 year2-year14 he1，fe r进行回归，但回归结果he1系数为0，而且这个变量有没有不影响其他变量的系数值与显著性，这样对不对？he1与he2加一个，或都加上，结果都一样。这是怎么回事
---------------------------------------------------------------------------
             |               Robust
           y |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      lncomo |   .0644998   .1116604     0.58   0.569     -.165469    .2944686
       lnpfa |   .5459981   .1388883     3.93   0.001     .2599523    .8320438
        lnrd |   .0473482   .0342663     1.38   0.179    -.0232246    .1179209
          hr |   1.209543   .1979712     6.11   0.000     .8018135    1.617272
       year2 |   .0580555   .0202559     2.87   0.008     .0163377    .0997733
       year3 |   .1177069   .0338592     3.48   0.002     .0479726    .1874412
       year4 |   .1621521   .0403136     4.02   0.000     .0791247    .2451794
       year5 |   .2249938    .048558     4.63   0.000     .1249868    .3250009
       year6 |   .2990771   .0718677     4.16   0.000     .1510627    .4470915
       year7 |   .2837223   .1062775     2.67   0.013     .0648397    .5026048
       year8 |   .2938303   .1202504     2.44   0.022       .04617    .5414905
       year9 |   .2582952   .1446028     1.79   0.086    -.0395198    .5561102
      year10 |    .209554   .1698464     1.23   0.229    -.1402512    .5593591
      year11 |   .0371362   .2032027     0.18   0.856    -.3813677      .45564
      year12 |  -.0387406   .2154763    -0.18   0.859    -.4825223    .4050412
      year13 |  -.2205801   .2541894    -0.87   0.394    -.7440929    .3029327
      year14 |  -.5650926   .3208306    -1.76   0.090    -1.225856    .0956704
         he1 |          0  (omitted)
       _cons |  -.9537756   .2109916    -4.52   0.000    -1.388321   -.5192303
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .50768503
     sigma_e |  .11497452
         rho |  .95121426   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------

我想说的是你提供可以操作的示例数据，而不需要你的运算结果。
你可以不用真实数据，但是能重现你现在的问题就可以

year        czz        hr        pg        year1        year2        year3        he1        he2
1998        8        .439065        1.71453        1        0        0        1        0
1999        8        .477931        2.13035        0        1        0        1        0
2000        8        .525607        2.6849        0        0        1        1        0
2001        8        .578967        3.01362        0        0        0        1        0
2002        8        .640498        3.40926        0        0        0        1        0
2003        8        .706398        4.15531        0        0        0        1        0
2004        8        .780399        4.95574        0        0        0        1        0
2005        8        .87472        5.80366        0        0        0        1        0
2006        8        1.0035        6.81383        0        0        0        1        0
2007        8        1.15111        7.98864        0        0        0        1        0
2008        8        1.35048        8.45292        0        0        0        1        0
这是一个部门对应的产业分类，后面是产业分类