按公司分类（id）用stata计算各个公司TFP_OP回归15-17年平均水平所需要的年数（大于等于即可）

在Stata中，你可以通过以下步骤来计算每个公司的TFP（全要素生产率，Total Factor Productivity）在2015-2017年的平均值，并确定达到这个水平所需的最短年限（如果数据允许，假设每年的数据都是连续的）。这里假设你有一个包含公司ID、年份及TFP数据的面板数据集。

1. 首先，加载数据到Stata中，例如你的数据集叫做`mydata`：

   use mydata, clear

2. 确保你的数据已经按年份排序，并且公司ID是唯一的：

   sort year company_id

3. 计算每个公司在2015-2017年期间的TFP平均值（这里假设TFP变量名是`tfp`）：

   by company_id: egen avg_tfp_15to17 = mean(tfp), time(year)

这将创建一个新的变量`avg_tfp_15to17`，其中存储了每个公司在这三年内的TFP平均值。

4. 接下来，你需要找到每个公司首次达到或超过这个平均值的年份。为此，可以遍历数据，检查是否有年份满足条件。这可以通过编写循环和条件判断来完成，但这通常不是一个直接内置的统计命令。不过，你可以在外部编程语言如Python中做这个操作，然后把结果导入到Stata中。

5. 如果你不想自己编写循环，你可以尝试使用`egen`命令的`if`选项，但它可能比较复杂，因为Stata对于复杂的筛选条件可能不够灵活。在这种情况下，你可能需要借助于外部脚本或利用其他工具如Python或R。

如果你选择Python作为辅助工具，可以用pandas读取数据，处理后再导回Stata：

import pandas as pd

# ... (类似上述步骤1-3) ...

# 使用pandas查找每个公司的首次达标年份
df_pandas = pd.read_stata('mydata.dta')
first_year = df_pandas.groupby('company_id')['year', 'tfp'].apply(
    lambda x: x.loc[x['tfp'] >= avg_tfp_15to17[x.name].values[0], 'year'].min()
)

# 将结果保存回Stata文件
pd.DataFrame({'company_id': first_year.index, 'years_to_average': first_year}).to_stata('output_file.dta', write_index=False)

最后，记得运行`use output_file.dta`来查看结果，并在Stata中确认数据是否符合你的需求。