前辈，是不是说交互项的作用一是对于因变量一些类似于自发性这样的性质有影响，同时，它还可能会影响因变量发挥作用的模式？

在进行政策评估时，使用虚拟变量（dummy variable）确实是一个常见且有效的方法。当想研究某项政策的影响时，设置一个表示政策实施与否的虚拟变量是个好主意，比如你提到的以2008年为界的情况。

如果模型是这样的：

\[y = a_0 + a_1x + a_2z + e\]

其中 \(z\) 是你的虚拟变量（对于改革前=0，改革后=1），那么这个模型实际上是在考察自变量 \(x\) 对因变量 \(y\) 的平均影响，以及政策改革自身对 \(y\) 平均水平的影响。

但是，如果想具体分析政策是否改变了 \(x\) 对 \(y\) 影响的大小（即交互效应），你需要在模型中加入 \(x\) 和 \(z\) 的乘积项，也就是交互作用项。这样的模型如下：

\[y = a_0 + a_1x + a_2z + a_3(x \times z) + e\]

其中，\(a_3\) 代表的是政策实施后，\(x\) 对 \(y\) 影响的改变量。

至于是否可以去掉虚拟变量 \(z\) 的单列项，这取决于你的研究目的。在上面提到的交互模型中，保留 \(z\) 可以帮助你了解改革对因变量是否存在独立的影响（即政策实施本身对结果是否有直接效应）。但是，在一些情况下，如果你仅关心自变量与政策改变之间的交互影响，理论上可以考虑不包括 \(a_2z\) 项。不过，通常的做法是包含所有相关的主效应和交互效应，这样可以使模型解释更全面。

因此，根据你描述的情况：

\[y = a_0 + a_1x + a_3(x \times z) + e\]

这样的设定理论上是可以的，但可能会忽略政策本身可能存在的直接效应。实践中，建议包含 \(z\) 的单独项以获得更完整的分析结果。
\[y = a_0 + a_1x + a_2z + a_3(x \times z) + e\]
这是进行交互作用检验的标准方式，并能提供政策影响的全面解读。

总之，在实际操作中，建议首先包括所有的主效应和交互项，然后根据理论假设和模型结果来决定是否简化模型。

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