各位大神，我在做面板数据（小T大N，T=10）的固定效应回归时遇到的这个问题，在做固定效应模型的时间效应（双向固定效应）检验时，按照书上说的，把时间变量当虚拟变量加进去做回归，我是做分行业做A股上市公司的研究，结果做了3个行业都是year3的被omitted说是因为多重共线性。想请问下大神们，为啥会出现这个问题呢？我的x1,x2,x3,x4都是财务报表数据求得的财务比率，每股每年理论上都不同。另外，出现这个问题有啥解决办法不？谢谢大家了，第一次用stata，很多不懂的。

出问题的回归结果如下：

xtreg y x1 x2 x3 x4 year2-year10, fe vce (cluster stc)
note: year3 omitted because of collinearity
Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       351
Group variable: stc                             Number of groups   =        56
R-sq:  within  = 0.5139                         Obs per group: min =         1
       between = 0.5553                                        avg =       6.3
       overall = 0.4931                                        max =         9
                                                F(12,55)           =     15.83
corr(u_i, Xb)  = 0.2404                         Prob > F           =    0.0000
                                   (Std. Err. adjusted for 56 clusters in stc)
------------------------------------------------------------------------------
             |               Robust
           p |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        x1|   2.941548   .6315635     4.66   0.000     1.675867     4.20723
        x2|   2.106469   2.407112     0.88   0.385    -2.717492     6.93043
        x3|   .6100122   .6736124     0.91   0.369    -.7399371    1.959962
        x4|  -2.036041   3.329725    -0.61   0.543    -8.708959    4.636876
       year2 |  -1.533012   .7260395    -2.11   0.039    -2.988028   -.0779966
       year3 |          0  (omitted)
       year4 |   11.45015   2.046779     5.59   0.000     7.348316    15.55199
       year5 |  -.1459721    1.25433    -0.12   0.908    -2.659707    2.367762
       year6 |   6.267309   1.287942     4.87   0.000     3.686216    8.848401
       year7 |   10.63463   2.347288     4.53   0.000      5.93056     15.3387
       year8 |  -1.243413   1.368683    -0.91   0.368    -3.986315    1.499489
       year9 |  -.6609542   1.288508    -0.51   0.610    -3.243181    1.921273
      year10 |  -2.924296   1.479134    -1.98   0.053    -5.888547    .0399558
       _cons |   -1.68107   2.328777    -0.72   0.473    -6.348044    2.985903
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  10.390442
     sigma_e |  7.5034695
         rho |  .65724518   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------