听起来是不可以 (会被删除)。

谢谢老师。我发现加入性别、教育背景等变量后并没有被删除，并且主要考察的X变量变得更加显著了。
reghdfe first_yearold soe_gov_kidbirthdummy  soe_gov_kidbirthdummypre   GDP_rate fiscal_spend trade avg_labourincome population_indense sex_rate , absorb(i.code  i.year i.prov ) vce(cluster code)



reghdfe first_yearold soe_gov_kidbirthdummy  soe_gov_kidbirthdummypre x5 x6 x7  GDP_rate fiscal_spend trade avg_labourincome population_indense sex_rate , absorb(i.code  i.year i.prov ) vce(cluster code)

设面板模型为[LaTex]\[{y_{it}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}{x_{it}}\beta  + \gamma {z_i} + {\mu _i} + {\varepsilon _{it}}\][/LaTex]
这里的z表示不随时间变化的分类变量，如性别，种族等，γ为z的对应参数。对各变量组内求均值得
[LaTex]\[{\bar y_i} = {\alpha _0} + {\alpha _1}{\bar x_i}\beta  + \gamma {z_i} + {\mu _i} + {\bar \varepsilon _i}\][/LaTex]
两式相减得
[LaTex]\[{y_{it}} - {\bar y_i} = {\alpha _1}\left( {{x_{it}} - {{\bar x}_i}} \right)\beta  + {\left( {{\varepsilon _{it}} - \bar \varepsilon } \right)_i}\][/LaTex]
通过组内求均值再相减(组内离差)，不随时间变化的变量z被剔除掉。因此组内估计量不能估计不随时间变化的变量，这也是组内估计量的局限。

请试试看看结果如何？