请教前辈，对样本进行分组回归会影响结论的可靠性吗？

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收藏 2017-09-11

1.图示为2013年发表在《会计研究》中的《市场竞争、EVA评价与企业过度投资》。
2.论文中解释变量为过度投资。自变量为EVA业绩评价，研究市场竞争对EVA业绩评价与过度投资之间关系的调节作用。

3.文中按照市场竞争进行分组，分别对全样本、高竞争组样本和低竞争组样本分别回归。发现市场竞争程度越高，EVA 业绩评价指标越有效，制约企业过度投资行为的作用越显著。（高竞争样本EVA系数显著，低竞争样本EVA系数不显著）

4.我的疑惑是：这样的分组回归可以吗，会不会影响结论可靠性呢？依据是在论坛上看到有朋友回复是，人为的根据一定的标准将样本分为两份，这可能导致样本选择偏误的问题。建议就在一个总的样本里讨论现在的这个问题。如果非要分组讨论，我还是上面那个意思，A与B将总体样本分成2份了，各自反映的子样本总体都不一样，就没有啥可比性了（即使两个模型的指标都一样）。因为子总体变异的信息都不一样，没有多大的可比性。（by :xddlovejiao1314，https://bbs.pinggu.org/thread-4183781-1-1.html）

5.我也在做类似的模型，分组做得到的结论很显著，结论和上篇论文类似。但放到一个样本后两者的交乘项并不显著。所以求教前辈，可以分组回归，再比较系数的显著性吗？