在处理面板数据并且被解释变量是二分类（即只有0和1两种取值）的情况下，可以使用Probit模型，并且完全可以在模型中控制行业和年度固定效应。固定效应的引入主要是为了控制不可观测的、随时间不变或者缓慢变化的个体特征对因变量的影响，这些特性可能与自变量存在相关性从而导致估计偏误。
具体来说，在面板数据背景下加入固定效应有以下几种方式：
1. **个体（或实体）固定效应**：这通常用来处理不同样本单位之间存在的不可观测但随时间不变的异质性。在Probit模型中，可以通过引入虚拟变量或者使用`xtprobit, fe`命令（如果是在Stata软件环境下）来实现。
2. **时间固定效应**：这可以控制所有样本单位共同受到的时间趋势影响。同样，在Probit回归中加入年度虚拟变量即可达到目的。
3. **个体和时间双重固定效应**：当需要同时控制上述两种效应时，可以在模型中同时引入实体（如企业、国家等）和时间的虚拟变量。
因此，你的实证论文完全可以使用Probit模型，并且在其中加入行业和年度固定效应来提高估计结果的准确性。这种做法也是社会科学领域，特别是在经济学研究中的常见实践。
另外，除了Probit模型之外，对于二分类因变量，Logit模型（基于逻辑回归）也是一个常见的选择。这两种模型的选择主要取决于你的具体需求以及对预测概率准确性的偏好，但它们在处理面板数据和加入固定效应方面的能力是相似的。
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