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雷达卡
更新一年的数据后回归不显着了怎么办
先别急着把“显著”当生死簿。新一年数据进来后系数掉成不显著，通常只说明三件事：
标准误变大
新增样本可能放大了组内波动，或新一年异方差、序列相关更重，把标准误撑大了。先聚类稳健再聚类双重，看看是不是单纯的技术问题；若标准误缩水后仍不显著，再往下走。真实效应变小
新一年政策环境、市场结构或统计口径变了，导致真实系数确实趋近于零。把样本切成“旧区间”“新区间”各跑一遍：旧区间显著、新区间系数接近零，就说明故事已随时间失效，论文里如实报告“效应在最新阶段消散”即可，这比硬拗更有说服力。异常值或杠杆点捣乱
新增样本里若出现极端城市或企业，会把整体估计拉向零。做残差-杠杆图、Cook’s D，揪出高杠杆观测，删掉再跑；若显著性立刻回来，就把异常值单独讨论，或改用稳健回归/down-weight 处理。
流程一句话：先检查“标准误膨胀”→再验证“效应真消失”→最后排查“异常值捣蛋”，每一步都留下记录，正文里坦然报告结果变化，比强行修修补补更能让审稿人信服。
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