年份固定效应和年份交互项在统计分析中都可以用来处理时间序列数据中的不可观测时间因素。当您加入年份固定效应时，模型会为每一年设立一个虚拟变量（dummy variable），以控制每年的固有差异，但不考虑年份与其它变量之间的关系。

然而，当您的主要变量显著性降低，可能是因为年份固定效应没有充分捕捉到年份与该变量的特定关联。在这种情况下，引入年份交互项是解决这个问题的一种方法。这意味着您将年份虚拟变量与主要变量相乘，形成一个新的变量，这个新变量能够体现年份对主要变量影响的变化。

例如，如果您的主要变量是经济增长率，而年份交互项表示不同年份的经济增长率变化情况，那么这种交互可能揭示了某些年份经济增长率与其他因素（如政策、危机等）的关系更为紧密。因此，加入年份交互项后，您的主要变量变得显著，因为它现在能够更准确地反映出随时间变化的影响。

总之，年份固定效应关注的是年份间的平均差异，而年份交互项则揭示了主要变量随年份变化的特定模式。这种差异可能是导致您在模型中观察到显著性变化的原因。

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