谢谢你的回复，命令贴出来了：
方程的命令如下：xtpcse ygrain lnlabprice industry agrmech labor lnsubsidy  ///
           lninput disaster lnperarea clabor_clnlabprice i.province
交互项边际效应图使用的命令如下：
interflex ygrain  clabor clnlabprice industry agrmech  lnsubsidy   lninput disaster lnperarea, type(linear) ///
            ylab("grain") dlab("labor") xlab("lnlabprice")
回归方程中交互项的系数为正，但是边际效用图的斜率向下（为负）

这个没有影响的，C是中心化处理的意思，主变量是否中心化对系数基本没有影响，只是影响截距项的大小。黄河泉老师在他的讲义里讲解的比较透彻了。

这个没有影响的，C是中心化处理的意思，主变量是否中心化对系数基本没有影响，只是影响截距项的大小。黄河泉老师在他的讲义里讲解的比较透彻了。

这"两个回归"是"两回事"，怎能混为一谈呢？

黄老师好！老师我就是用面板校正标准误(PCSE)跑了模型，命令为：tpcse ygrain lnlabprice industry agrmech labor lnsubsidy  lninput disaster lnperarea clabor_clnlabprice i.province t；交互项是劳动力价格（labprice）*农业劳动力数量（labor）。然后我想分别求劳动力价格（labprice），农业劳动力数量（labor）的偏导数，得到这两个变量对Y影响的边际效应。求偏导数分别为：Y=A1+A2*labprice;Y=A1+A2*labor;这两个方程中的A2是方程的交互项系数。然后用interflex命令画图。用的命令是：
tempfile interflex_clabor
tempfile interflex_clnlabprice
interflex ygrain clnlabprice clabor  industry agrmech  lnsubsidy  lninput disaster lnperarea, type(linear) ///
             ylab("grain") dlab("lnlabprice") xlab("labor")
interflex ygrain  clabor clnlabprice industry agrmech  lnsubsidy  lninput disaster lnperarea, type(linear) ///
             ylab("grain") dlab("labor") xlab("lnlabprice")
我没有太明白黄老师说的两个回归不能混为一谈的具体意思？老师能跟我解答下吗？

命令不对

谢谢黄老师的回复，老师我还是不太明白您说的不能将两个回归混为一谈，具体是什么意思。老师是说我跑回归的方程，和求偏导数的方程不能当做一回事？但是我是用回归方程求偏导数，得到一元一次方程，用这个方程作边际效用图。老师，为了让我自己表述更清楚，我将我基本的想法写在了纸上，如下上传的图片，希望能得到老师的帮助。

我比较了你的命令和我的命令，应该是一个意思呢。你给我写的命令缺少了t,然后就是交互项的表达方式不一致。我的命令是：center labor lnlabprice, prefix(c)
                         gen clabor_clnlabprice=clabor*clnlabprice
用clabor_clnlabpric表示交互项和你表达的应该是一个意思吧，只是我们对交互项的定义不一样。你应该是：
gen c.labor#c.lnlabprice=clabor*clnlabprice ？

你的命令 交互项是生产的新变量，软件不会当成2变量相乘，
求边际影响计算就不对，没有考虑交互项
我的那个写法，软件才能把交互项中的一个变量考虑进去

你可以比较一下下面的边际影响的差别

我的意思说，你画图用的 interflex 本身已经自己有估计 (其估计方法与结果与 xtpcse 应该不一样)，才能画图，请好好看看 interflex 之介绍。

被解释变量是虚拟变量的可以用interflex命令吗？