分组回归的系数没有经过统计学检验，不太好说明孰大孰小，即便一者显著而一者不显著，也可能存在估计系数置信区间的重叠。基准模型中引入交互项进行分析更为严谨，或者利用似不相关回归对分组回归的系数差异进行检验。

在做异质性分析时，用交互项和分组回归得到的结果可能不一致的原因可能有几个方面：

1. 非线性关系：当使用分组回归时，可能假设公司规模与因变量之间存在线性关系。然而，实际情况可能更为复杂，可能存在非线性关系。而使用交互项可以更好地捕捉到不同规模企业的非线性关系。

2. 统计功效：分组回归中，显著性检验的结果可能受到样本容量和变量设定的影响。如果小规模企业的样本量较少，可能导致估计结果不显著。而使用交互项时，可以通过将大规模企业设为1、小规模企业设为0，提高小规模企业的样本量，从而增加了显著性检验的统计功效。

3. 遗漏变量：在进行分组回归时，可能存在未考虑的遗漏变量，这可能导致结果的偏误。而使用交互项可以通过引入交互项的交叉影响来控制遗漏变量的影响，进一步提高结果的准确性。

在进行异质性分析时，确保变量设置正确是非常重要的。可能需要仔细检查变量的定义、测量方式以及是否包含其他相关变量等。此外，还要注意样本的选择和样本容量，以确保足够的统计功效来获得可靠的结果。

这里有讨论
https://bbs.pinggu.org/thread-3796256-1-1.html

模型设定不一样了，你把所有变量（包括常数项）都与大小规模的虚拟变量做交叉项，结果就是一样的。

异质性分析中使用交互项和分组回归得到不同结果的原因可能有以下几点：

1. **样本量差异**：在进行分组时，两组之间的样本数量可能存在显著差异。如果一组的样本数远大于另一组，那么即使小样本组中有更强的效果也可能被忽视或低估。

2. **模型估计方法**：交互项分析是在一个统一的回归模型中同时考虑所有组别和变量的作用；而分组回归则分别在不同组内独立进行回归分析。这意味着两者对数据中的异质性处理方式不同，可能导致结果差异。

3. **共线性和控制变量**：当使用交互项时，如果主效应和交互效应之间存在高度相关性（即多重共线性），这可能会影响系数的估计精度和显著性。在分组回归中，则没有这种直接的交互效应问题。

4. **误差结构**：两方法假设的模型误差结构可能不同。使用交互项时，所有数据点都用于估计模型参数；而在分组回归中，每个子集的数据独立分析，可能存在不同的随机扰动项分布。

5. **变量设置错误**：如果在构建交互项或定义分组时出现错误（比如分类界限、二元变量编码等），这肯定会影响结果。确保你正确地根据研究假设和数据性质来设置这些条件。

6. **统计检验的差异**：使用不同的方法，即使在技术上检测相同的效应，也可能由于样本大小、分布特性的微小差异导致显著性水平的不同。

7. **组间检验**：交互项分析中的“组间检验”通常是指对交互系数的直接测试。而分组回归后可能比较的是各组内的参数估计值或调整后的R平方等统计量，这可能会产生不同的结论。

因此，在进行异质性分析时，理解并选择适当的方法对于准确解读结果至关重要。如果两者之间存在显著差异，建议检查数据处理和模型构建的每一个步骤以确保无误，并考虑理论假设和实证证据之间的匹配度。

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