在进行面板门槛模型（Panel Threshold Model）分析时，是否需要考虑和如何控制时间效应取决于你的研究问题、数据特性以及理论假设。如果预期到随着时间推移有系统性的变化，或者政策环境等外生因素随时间发生变化影响了门槛效应，那么控制时间效应是必要的。
Hansen(1999)的原论文确实主要关注个体固定效应，并通过组内变换（First Difference 或者 Fixed Effects）来消除。但如果你的数据中存在显著的时间效应或趋势，你可能需要额外考虑这些因素对门槛估计的影响。
对于如何在面板门槛模型中控制时间效应，以下是一些常用方法：
1. **加入时间虚拟变量**：为每个不同的年份（或者特定的时间点）创建一个二元虚拟变量。这样可以捕捉每年相对于基准年的特定影响。但是这种方法通常用于有明显年度差异的情况，且数据长度有限时比较合适。
2. **趋势项**：如果假设存在线性或非线性的长期时间趋势，可以在模型中加入时间（年份）的线性项、二次项或者更高阶的趋势项。
3. **面板门槛模型与固定效应/随机效应结合**：在门槛回归方程中同时加入个体固定效应和时间固定效应。这可以通过引入一组虚拟变量来实现，每个时期一个，但通常会去掉一个作为参考基期以避免完全多重共线性（Perfect Multicollinearity）。
4. **动态面板模型**：如果数据是时间序列较长的面板数据，且存在滞后效应，可以考虑使用动态面板门槛模型。这种方法允许模型中包含因变量的滞后项，并控制时间效应和个体效应。
在具体操作时，你可以在搜索门槛值的过程中同时加入上述提到的时间效应控制变量。这通常意味着你的门槛估计过程会更复杂一些，可能需要通过多次迭代或仿真方法来确定最佳门槛值。
需要注意的是，在引入这些额外控制变量后，要确保模型的识别和估计仍然有效，比如检查多重共线性、异方差性和序列相关等问题是否得到妥善处理。此外，对于时间固定效应的选择（年度虚拟变量 vs 趋势项），应该基于你对数据特性的理解以及理论假设来决定。
最后，使用统计软件如Stata, R或者Python进行门槛模型估计时，可以查阅相关的包文档或论坛讨论，因为不同的软件实现方法可能略有不同。希望这能帮到你！
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