您的问题涉及到面板数据模型中的Logit回归以及固定效应的使用，这是一个相对专业且有深度的话题。首先，我将逐一解答您的疑问。
1. **评审老师的意见是否正确？**
一般而言，在Logistic回归（Logit模型）中直接加入时间或个体虚拟变量来控制固定效应是可能的，但这种方法并不总是最优选。专家意见可能基于以下几点考虑：
- Logistic回归在估计固定效应时会面临数据稀疏性问题：如果某一个体在所有时期都是同一分类结果（如全是0或全是1），那么该个体的信息对模型参数的估计无贡献。
- 在Logistic回归中使用固定效应，尤其是面板数据中的每个个体都有自己的截距项，可能会导致估计上的复杂度增加，因为需要同时估计很多额外的参数。
然而，这并不意味着在所有情况下都不能使用固定效应。实际上，近年来发展的一些方法（如Conditional Logit和Fixed Effects Logit）允许更有效地控制面板数据中的个体或时间固定效应。
2. **什么是固定效应？**
固定效应是指面板数据模型中用于控制不可观测的、随个体变化但不随时间变化的因素的方法。它通过在模型中为每个个体（如公司、国家等）设置一个特定的截距项，从而将这些因素从残差项中剥离出来，避免了它们与解释变量之间的相关性导致的内生性问题。
3. **如何修改模型？**
考虑到您论文的情况和评审意见，您可以采取以下几种策略之一：
- **使用Conditional Logit（固定效应Logistic回归）**：这是一种专门设计来处理面板数据中个体固定效应的方法。它通过条件似然函数估计参数，消除了不可观测的个体特性的影响。
- **混合模型或随机效应模型**：如果您认为个体间存在某些共同但未观测到的因素，并且这些因素与解释变量相关，则可以考虑使用这种模型。这种方法允许一些变异是由于非观测到的、随机分布的因素造成的。
在进行任何修改之前，建议您详细阅读关于面板Logistic回归和固定效应的相关文献，确保您的方法论选择既符合数据特性也满足研究目的。
最后，请注意在修改模型时要充分报告所采取的方法及原因，并在结果分析中讨论其影响。这将有助于提高论文的透明度和评审者对其方法论的理解与接受程度。
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我的目的不是为了和评审老师较劲。我是为了搞明白原因，以便修改论文。
