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2024-03-19
请教:核心变量之间做出来是N型关系,使用指令reghdfe y x x² x³ control,ab(province year)cluster(province),解释变量的一二三次项均显著,请问如何做调节效应呢?
现在只在已有研究中找到“U型”或“倒U型”的做法,即把调节变量m分别与一次与二次项交互,再进行回归。此外,在一篇外文文献External corporate social responsibility and labor productivity:A S-curve relationship and the moderating role of internal CSRand government subsidy中看到有三次项的关系后面做调节的,但作者解释调节变量m发挥线性的调节作用,所以只将m与一次项交互,再纳入回归。但我的调节变量似乎不是发挥的线性的作用……

我试着将m与一二三次项分别交互并加入回归(并没有找到已有研究这样做,我自己折腾的),即reghdfe y x x² x³ x*m x²*m x³*m m control,ab(province year)cluster(province), 一二三次项、m及三个交互项都显著,使用graph得到如下图(蓝色表示m=m均值-m标准差,红色表示m=m均值+m标准差,黑色表示m=m均值)
屏幕截图 2024-02-21 163331.png
可以看出调节变量缓解了核心变量之间的影响关系,同时改变了系数方向,之后我还异想天开做了一个门槛效应的检验,也能验证出调节效应的结果。

想请问老师们、前辈们,我这样做三次项的调节是合理的吗?能不能向我推荐N型或S型关系做调节效应的已有研究呢?


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