主要看你的模型结构。假如第一层是学生的每年考试成绩（occasions)，第二层是这个学生本身（subjects或者cluster），那么这个时间比如年，就是第一层的变量。不需要设置成time dummy，用连续的时间即可。但是需要注意对应关系，每个时间对应每个occasion，然后每个occasion又在每个学生(subject或者clusters)之下。

谢谢您的回答！
但是对我的研究来说，时间似乎并不是那么重要。
我想研究的是国家政策对于产业行为的影响。
如果研究目的并不是时间变化，那么就不用单独设置一层了是吗？

研究对象不是随着时间的变化的话，那么如果这些不变的特点可以归为第二层，用虚拟或者类别变量，也是很有意义的。利用多层面板可以解释个体特质对观测值的影响。

不明白您所指的“不适随时间变化”是什么意思？面板数据不都是随时间变化的吗？
是不是这里的“时间”变量不是面板数据或者时间序列里所指的“时间”？

通常来说，时间确实是构成面板数据的要素之一，但是这不是必要条件。比如，某个subject，重复观测n次，每次都有一个数值和与其对应的一组变量，但是如果观测的这n次的时间对观测到的结果并没什么影响的话（也就是说每次观测都是exchangeable的，顺序神马的不要紧），完全可以没有时间作为这组面板数据的一个维度。所有这些subjects的观测值，依然组成了面板数据。