模型设定问题： 门槛回归模型的设定可能需要更多的精细调整。可能需要重新检查门槛值的选择以及模型是否正确捕捉了数据的非线性关系。

共线性： 在门槛回归中，共线性问题可能导致解释变量的回归系数不稳定。可能需要检查解释变量之间是否存在共线性，并采取相应的方法来处理。

样本量问题： 样本量可能对门槛回归的检验和结果产生影响。较小的样本量可能导致检验的不准确性，需要谨慎解释结果。

非线性问题： 门槛回归模型要求在门槛值处存在非线性关系。如果该关系不是典型的门槛效应，可能需要重新考虑模型的形式。

门槛效应的实质在于寻找引发突变的临界点数值。确定了门槛值后，模型会根据这些值将数据集划分为不同的区间，并在每个区间内分别讨论自变量和因变量之间的关系。

按照楼主的回归结果，应该就是没有门槛。我感觉可以根据门槛值做一下分组回归与组间差异检验，看看x的系数有没有显著差异。