结论先行

做交互项检验时，只要把“异质性变量 Z”与解释变量 X 构成交互项 X×Z 即可，Z 自身不需要再作为独立解释变量加入；

做分组回归（sub-sample）时，Z 不进模型，而是用 Z 把样本切成若干组分别估计；

两种方法目的相同，但模型设定不同，二选一即可，切忌“既交互又分组”重复论证。

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一张图看懂区别

方法	模型写法	Z 是否出现在方程里	检验统计量
交互项	Y = β₀ + β₁X + β₂(X×Z) + β₃Controls + ε	Z 不进主方程（只以交互形态出现）	β₂ 显著即可
分组回归	高 Z 组：Y = α₁X + γ₁Controls + ε₁	Z 完全不出现	α₁ 与 α₂ 差异显著

注：当 Z 是连续变量且交互项已能完整捕捉边际效应时，加入 Z 主效应会引入多重共线性，但对结论无实质影响；可保留也可删除，只需在脚注说明。
当 Z 是类别变量（如东/中/西部）时，交互回归里仍需加入 Z 的哑元主效应，否则交互项系数解释会失真。

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写作模板

交互法：

“表 4 列(3) 在基准模型中加入 X×Z 交互项，Z 本身不再作为独立解释变量以避免多重共线性；交互项系数显著为负（β = –0.12，p < 0.05），表明 X 对 Y 的促进作用随 Z 的升高而减弱。”

分组法：

“进一步按 Z 的中位数将样本分为高、低两组分别回归。高 Z 组 X 的系数不显著（β = 0.02，p = 0.42），低 Z 组显著为正（β = 0.18，p < 0.01）；Chow 检验 p = 0.037，验证了异质性。”