可以试试交互项：三部分即两个dummy（以中部为参照组），看它与核心变量交互项的系数和显著性

增加或者减少自变量呗  

我也觉得是样本太少了，但是相关文献确实是分东中西的，不过那个文献是10年的面板，比我多一点样本

我试了下，将东西赋值为1，交互项之后，结果出现omitted     
能否按别的方式分组，进行异质性分析呢？

数据的可获得性限制住了样本量  
请问异质性分析有没有统计学上的分组方式呢？

也不见得非要东中西部分。我不太了解你的数据，也许可以按照发展程度划分类别（聚类）。或者南北分。现在南北分的论文也越来越多。南北分只划分两类，可能好点

我写小论文的时候，后来不再按区域分了，按行业分了。然后不停的修改控制变量……尝试各种控制变量的组合形式……
但现在大论文又遇到这个问题了

可以只分为东西部，可以按照一线城市和非一线城市划分、不同GDP水平、不同人口分布等

要不试试分东部和中西部，但是你得说明问什么要这样分

总体样本显著，分样本不显著，类似于Lord悖论，可以去了解一下Lord悖论的产生与解决。

谢谢各位，最后使用 设置虚拟变量+交互项 的方式解决了

我也是！！我在想要不换个分类做异质性

博主解决了吗？我的也是这样然后分为南北部就显著了，不知道这样可不可以

遇到您所描述的情况（即总体模型显著但在区域细分后的模型都不显著）可能的原因和解决策略如下：

1. **样本量问题**：分组后每个子集的样本量减少，可能导致统计检验力下降。解决方案可以是尝试增加数据的时间跨度或找寻更多省份的数据以增加样本量。

2. **异质性影响**：东部、中部、西部可能由于经济发展水平、政策环境等存在较大差异，导致相同因素在不同区域的影响效果不同。这种情况下，可以考虑引入交互项（例如，经济增长率与地区虚拟变量的乘积）来检验是否有显著的区域差异。

3. **模型设定问题**：检查是否遗漏了重要的自变量或是否存在模型设定偏误（如非线性关系被线性模型所忽略）。可能需要重新审视理论基础并调整模型设定。

4. **多层模型分析**：考虑到省份内部可能存在进一步的异质性，可以尝试使用多层次模型（混合效应模型）来同时考虑地区层面和时间序列数据的特点。

5. **稳健性检验**：进行各种稳健性检查，比如改变估计方法（如固定效应、随机效应）、使用不同的统计软件或算法，看结果是否一致。

6. **理论解释**：如果上述技术手段都无法解决问题，可能需要从理论上重新思考模型和假设。有时，不显著的结果本身也是一种重要的发现，它表明在细分市场中，研究变量的效应并不明显，这可能是由于其他未知因素的影响。

7. **进一步的数据挖掘**：探索数据背后的模式，使用描述性统计、可视化工具来理解各区域内的具体分布情况，可能会有新的发现或解释。

8. **文献回顾与理论深化**：深入阅读相关领域的研究，看看是否有类似问题的解决方案，或者是否有可以借鉴的方法论。

总之，面对不显著的结果，需要从多个角度出发，既有技术上的调整也有理论上深度挖掘。这不仅是一个统计处理过程，也是一个加深理解研究主题的过程。希望以上建议对您有所帮助！

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