小伙伴们可以参考陈强P221-222内容，试一试zip y x cv,inf(_cons) nocon vce(robust).
加入nocon,可以有效避免not concave问题

在Stata中，`zinb`（零膨胀负二项回归）命令用于处理计数数据，特别是当数据中包含过多的零值时。这种模型试图通过结合负二项回归和零膨胀模型来解决过度离散的问题。`zinb`命令的基本结构如下：

```stata
zinb 被解释变量 解释变量列表, inflate(零膨胀模型的解释变量列表)
```

1. **关于`x`的作用：** 在`inflate()`选项中的变量`x`是用于零膨胀部分的解释变量。这意味着`x`是用来解释为什么会有过多的零观测值。这些变量可以和主模型（负二项部分）的解释变量相同，也可以完全不同，或者是它们的一个子集，这取决于你的模型设定和理论假设。因此，`x`可以是控制变量，也可以是其他类型的解释变量。

2. **关于调节变量及交互项的位置：** 如果你想在模型的负二项部分包含调节变量或交互项，你应该将它们放在命令的解释变量列表中，就像其他解释变量一样。如果你认为这些调节变量或交互项也对零膨胀部分有解释力，那么也可以在`inflate()`选项中包含它们。具体放在哪个位置，取决于你的研究假设和模型设定。

例如：

```stata
zinb pat lnsub lntb age##income, inflate(x age)
```

在这个例子中，`pat`是被解释变量，`lnsub`、`lntb`、`age`、`income`及`age`与`income`的交互项构成了负二项部分的解释变量，而`x`和`age`被用于解释零膨胀部分的变量。

总的来说，如何选择和放置变量取决于你的研究目的和理论框架。务必确保你的选择能够合理地反映你想要检验的假设。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用

“加入nocon,可以有效避免not concave问题”  这句话未必。慎用