互助问答第513期：关于连续变量交互项的系数解释问题

关于连续变量交互项的系数解释问题

老师您好，想请教关于连续变量交互项的系数解释问题，求翻牌。

描述：我研究的是税收优惠（Ln_Income_TAX）对于研发投入的影响：

1）在未加入Stock、Bond相关变量时，自变量税收优惠显著促进了内部研发投入（Ln_InRD），降低了外部研发支出（Ln_OutRD）；2）将Stock、Bond作为控制变量时，新加入变量不显著，税收优惠的系数基本无变化；3）加入税收优惠和Stock、Bond的交互项后，税收优惠对外部研发投入的系数方向发生变化，由负转正，且大于对内部投入的解释系数。

问题：1）系数方向发生变化，一般代表着遗漏变量，那可以说我加入的控制变量就是可能的遗漏变量嘛？2）原本不显著的控制变量，在和自变量做了交互项后，变得非常显著，这个会反映出相关的什么问题嘛？3）自变量是同时分地区和行业的数据，而新加入的Stock、Bond相关变量是地区层面的，这会对系数的正负号产生什么影响嘛？因为现在加入交互项后，这两个调节变量的系数与预期不一致了。

1）系数方向发生变化，可能表明新加入的控制变量是原来被遗漏的，当然也有可能是因为共线性等导致系数结果方向发生变化；2）交互项通常表现的是交叉效应信息，交互项从无到有，主要项的符号和显著性或多或少会有改变。而且一般而言，构建交互项是为了检验是否存在交互效应，构造交互项的变量本身的显著性没有特别的意义。3）变量是分地区分行业，而新变量是仅分地区的，系数正负号影响并不确定，但这样的数据结构可能需要考虑分层效应，如分层线性模型。

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学术指导：张晓峒老师 Ben Lambert

本期解答人：侯新烁老师

编辑：景瑞

统筹:  易仰楠

技术：李静娅老师

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