这个问题涉及到了多元线性回归模型中的一个复杂的解释情况——当有调节作用（moderation effect）存在时。在这个情况下，你的模型可以表示为：Y = β0 + β1X + β2M + β3XM + ε, 其中Y是因变量，X是自变量，M是调节变量，XM是交互项。
你给出的系数分别为：β1（自变量系数）= 0.681，β2（调节变量系数）= -2.292，β3（交互项系数）= 17.82。要解释这个结果，需要理解调节作用的概念和如何解读交互项。
在没有考虑调节变量的情况下，自变量的系数（β1 = 0.681）告诉我们，当其他条件不变时，X每增加一个单位，Y平均会增加约0.681个单位。但是，由于存在调节效应，我们必须考虑到M和XM对这个关系的影响。
当交互项（β3）为正数时，这意味着当M的值增大时，自变量与因变量之间的相关性增强；换句话说，随着M的增加，X对Y的积极影响变得更加显著。
然而，仅凭β2（调节变量系数）是负数这一信息并不足以直接说明调节作用的效果。在解释交互项时，我们要考虑的是整个模型的动态变化而非单个系数的意义。由于β3为正，这意味着当M增大时，X对Y的影响会增强；但同时因为β2为负，这可能意味着M单独对Y有负面贡献。
结合这些信息，我们可以这样解读：在不考虑交互效应的情况下，调节变量（M）与因变量之间有一个直接的负相关关系。但是，随着M值的增加，它实际上增加了自变量X对因变量Y影响的强度。换句话说，当M增大时，不仅直接降低了Y的预期值，而且同时也加强了X对Y的正向提升作用。
为了更直观地理解这个动态过程，我们可以考虑绘制边际效应图（或调节效果图），显示在不同水平的M下，自变量与因变量之间的关系是如何变化的。在这种情况下，我们可能会看到一个非线性的模式，在较低的M值时，X对Y的影响较小；但随着M增加，X对Y的正面作用变得更加明显。
综上所述，尽管调节变量单独存在时可能有负面效应（β2 = -2.292），但在与自变量交互后，它实际上增强了自变量对因变量的正向影响。这意味着在具体的应用场景中，当M的值较高时，X对Y的影响将比M较低时更加显著和积极。
需要注意的是，在进行这种分析时，确保模型的假设得到满足（如线性关系、独立性、同方差性和正态性），并且使用适当的统计方法来检验交互项是否显著。此外，理论背景和实际数据的具体情况也是解读结果的关键因素。
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