区域异质性分析是用交乘项，还是在各区域内回归？

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我想做一个政策的区域异质性分析，基准回归用的是多期（渐进）双重差分法（DID），因为政策是分批在各地执行的。
前期都没问题，就是在做区域异质性分析时有困惑。
我生成了四个虚拟变量，分别代表东、中、西、东北地区，属于该地区=1，否则=0
【方案1】用政策虚拟变量C与四个地区虚拟变量相乘，生成C*east，C*central，C*west，C*northeast四个交乘项，将基准模型中的政策虚拟变量C替换为这四个变量进行回归，看每个变量的系数。
【方案2】不调整基准模型，直接在四个区域内做回归，例如东部：

1. reghdfe y C x if east==1 absorb(cityID year) cluster(cityID)

复制代码

以此类推，看四个回归中C的系数。

我应该采用哪种方法？

另，我在用方案2测试的时候，中部地区的回归报共线性（图1），其他3个地区都能正常给出估计系数（图2）。这是为什么？怎么解决才能得到中部cepi的估计系数。lpergdp是人均GDP取对数，$X是控制变量（都是如投资额取对数等变量，没有虚拟变量）

我用corr和vif命令看了一下，cepi和其他变量的相关系数都在0.4以下，vif只有1.18，望高人指点。

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关键词：质性分析 异质性 交乘项 Northeast central 异质性 双重差分 共线性

同样的疑问！请问你解决了吗？

https://bbs.pinggu.org/thread-9723596-1-1.html 搬运这里的一个回复：分组回归，是按照你所区分的类别来研究自变量对因变量的影响，比如分成中东西部来研究一项政策对区域经济发展的影响；交互项回归，是相当于通过研究中介变量来研究一个自变量是如何通过中介变量，影响因变量的，比如一项政策是通过影响就业结构来影响区域经济发展的，此时就业结构就是中介变量。

如果你有新的见解，盼复。

https://bbs.pinggu.org/thread-3796256-1-1.html 搬运，这里有交互项回归和分组回归的讨论，一起学习

我觉得第一合理点，时刻记住一句话“满足平行趋势检验”。

第二种 如果你的东部没了控制组（if east==1)，你组内回归能得到啥呢？啥都得不到。
如果选择第一种情况（前提是已经满足了平行趋势）这个时候回归，因为总体上试点没有改变，控制组也没有改变，只是给他们加了个编号，这个时候平行趋势检验依旧是满足的（不放心的话再次平行趋势检验我，我认为结果平行趋势再检验的结果应该是一样的，留待考证）。
以上观点个人见解，不对的地方请指正。
另外楼主需要考虑交互项的问题，3个变量的交互项，方程组中应该还加上政策变量的交互项，至于是否应该加上dummy和post； dummy和分组变量的情况，我觉得需要慎重一点。

同样的疑问！请问你解决了吗？

我想问一下第一个方案中，是把四个交互分别替换掉主回归的政策变量，还是一起全部放到一个回归里面啊？

wccarin 发表于 2023-1-9 13:53
我想问一下第一个方案中，是把四个交互分别替换掉主回归的政策变量，还是一起全部放到一个回归里面啊？

我也有这个疑惑，请问您是怎么解决的呀？

wccarin 发表于 2023-1-9 13:53
我想问一下第一个方案中，是把四个交互分别替换掉主回归的政策变量，还是一起全部放到一个回归里面啊？

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