异质性分析中，当B组回归系数不显著，A组显著时，结论不是“只有在A组中x对y有影响” - Stata专版

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楼主

trua

发表于 2023-5-9 17:17:06 |AI写论文

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问题描述
很多文献都会进行异质性分析，做法一般是根据某一特征对样本进行分组，我们假设分为A B 两组。分组之后再用前文提到过的模型进行回归，往往会出现在A组中回归系数显著，在B组中回归系数不显著，个人认为这时应该能有“只有在A组中x对y有显著影响”，但是文献中得出的结论往往是“相比于B，A中的x更能对y产生显著影响”，个人认为A组和B组的回归系数均显著且A组回归系数大于B组的情况下，才能得出“相比于B，A中的x更能对y产生显著影响”的结论。请教一下各位大佬在这个问题上的看法
举个例子
《智能制造与成本粘性———来自中国智能制造示范项目的准自然实验》权小锋李闯（2022）为例：

基本回归模型为：

Y = a0 + a1△Insales + a2Insales*DEC+ a3△Insales*DEC*IM+∑+ε

智能制造模式的异质性分析：

智能制造的模式分为：生产式智能制造模式和协同式智能制造模式

分组回归结果：生产式智能制造模式组中的回归系数a3显著，协同式智能制造模式a3不显著

文章结论：相比协同式的智能制造模式，生产式的智能制造模式更能产生显著的成本粘性抑制效应

我的想法：应该说“协同式的职能制造模式不能产生成本粘性抑制效应，生产式的智能制造模式能产生显著成本粘性抑制效应”。若“协同式”的回归系数也显著，则可以说“相比协同式的智能制造模式，生产式的智能制造模式更能产生显著的成本粘性抑制效应”。