在分组回归中出现一组系数显著而另一组不显著的情况，是实证研究中常见的现象。这种结果可能由数据特征、模型设定或样本分布等多种因素导致。
一、可能的原因分析1. 样本量差异

• 显著组的样本量足够大，而不显著组的样本量过小，导致统计检验力不足（Power 不足）。
  
• 示例：按地区分组，东部地区样本量 1000，西部地区样本量 100，可能导致西部组系数不显著。
  

2. 组内变异程度不同

• 不显著组的解释变量或被解释变量变异较小，导致系数估计精度低。
  
• 公式理解：标准误与样本标准差成正比（SE(β^​)∝n​σ​），变异小则标准误大。
  

3. 变量相关性差异

• 显著组中解释变量与其他变量的相关性（多重共线性）较低，而不显著组中相关性较高。
  
• 检验方法：使用vif命令检查各组的方差膨胀因子。
  

4. 真实效应异质性

• 解释变量的效应在不同组间确实存在差异（如政策对不同规模企业的影响不同）。
  

5. 模型设定问题

• 不显著组可能遗漏了关键交互项，或函数形式设定不当（如未考虑非线性关系）。