A为关心的政策变量；b为一分类变量，比如说企业规模。企业规模分为三类：大型、中型、小型。
我想看A在不同规模的企业中的作用效果。做法有两种：
第一，进行分样本回归；其缺陷在于不同样本组中的A的回归系数即使存在差异，也无法从统计意义上进行推断；
第二，加入交乘项。即A*b.但b为一分类变量，最好将b转换为三个虚拟变量：b1,b2,b3.
此时，又有两种方法来构造交乘项：第一种是控制A, b1,b2,b3,加入交乘项A*b2,A*b3(b1作为基准组）；第二种是控制b1,b2,b3，加入交乘项A*b1，A*b2,A*b3。这里有两个问题：
在两种做法中，何种情况下选择分样本回归？何种情况适宜于交乘项回归？
在加入交乘项的回归中：
a.作为基准组的级别样本一般需要满足哪些条件？
b.两种加入交乘项的方法有何差异？两者是否等价？一般情况下采用哪一种？
谢谢。
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