在回归模型中加入i.industry或者i.year的意思是根据变量industry或year而生成的虚拟变量，主要是考察不同行业或不同年份的特征（或趋势），也就是看是否存在行业差异或时间差异。在面板数据中，一般可以用于考察是否存在个体效应或时间效应。以上解答，供参考！

谢谢您的回答，那请问在回归结果中，是不是year和industry的P值都应该较小，能够通过显著性检验，才能说明存在行业差异？

在回归结果中，的确是需要year和industry虚拟变量的P值应该较小才能通过显著性检验。一方面，最好每个年份或行业的P值均小于通常认为的5%，最好1%，最大也不能超过10%，这样才具有统计学意义上的显著；但也要考虑系数的大小，如果回归系数实在太小，比如0.000001，则认为不具有经济显著性，也没有太大的意义。另一方面，现实中很可能有些虚拟变量显著，有些不显著，这时可以看各个年份或行业虚拟变量的联合显著度。比如，在面板数据中可以单独生成年度虚拟变量，然后进行回归，最后对年度虚拟变量的联合显著性进行检验；如果年份虚拟变量联合显著，则可以认为存在时间效应。

首先加入年份与行业的dummy，第一是想看行业间、年份间是否存在差异，只要某个dummy显著就可以认为不同行业（或不同年份）是存在差异的；第二也是更重要的，通过加入虚拟变量来控制住这样的差异，从而来看想要研究的X对Y的影响，此时X的系数才是更加干净的（clean，因为消除了不同行业与不同年份的差异所带来的噪音），实质上，面板数据回归中的LSDV方法就是通过在时序模型中加入虚拟变量来实现面板估计。

学习到了 感谢