主回归不显著, 分组回归却异常显著的研究来了！
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之前，我们分享过“主回归不显著, 分组回归却异常显著, 还有必要进行下去么？”
在里面，计量社群群友提出一个非常常见的实证问题：主回归（全样本）不显著，但分组回归系数显著，他这里还是一正一负，问还有必要进行下去吗？
表4报告了模型(1) 的检验结果。第(1)—(2) 列为全样本回归结果，无论是否加入控制变量，Integrate 的系数均为正，但统计上不显著。这说明，产融结合总体上对企业创新的作用效果并不明确。第(3)—(4) 列为国有子样本的回归结果。第(3) 列未加入控制变量时，Integrate 的系数为-0.215，且在5%的水平上显著。第(4) 列加入控制变量后，Integrate 系数为-0.242，且依然在5%的水平上显著。这说明国有企业通过产融结合并未提高创新水平，反而带来创新水平的下降。在国有企业中，产融结合更多的是一种“资源诅咒”，而非“资源协同”。就国有企业创新而言, 资源“多”未必比“少”好。第(5)—(6)列为非国有子样本的回归结果。第(5)列未加入控制变量时，Integrate 的系数为0.231，且在1%的水平上显著。第(6)列加入控制变量后，Integrate 系数为0.175，且依然在5%的水平上显著。就非国有企业而言，产融结合更多地发挥“资源协同效应”，促进了非国有企业的技术创新。
我们使用处理效应模型解决上文可能存在的样本自选择问题(Maddala,1983)。第一阶段为公司是否参股非上市银行的选择方程，选取与上市公司处于同一行业的其他上市公司上一年度是否参股银行的平均值作为工具变量，使用Probit模型估算出公司进行产融结合的概率，并根据结果计算出产融结合公司与非产融结合公司的逆米尔斯值，并代入第二阶段的检验方程中。
田利辉,王可第,马静等.产融结合对企业创新的影响：资源协同还是资源诅咒?[J].经济学(季刊),2022,22(06):1891-1912.
①有意思的实证计量讨论帖, 熬夜肝完了一直的计量困惑！②QA: 平方项的IV, 加时间固定符号相反, 滚动窗口回归, 面板分位数输出图, 机制分析中IV, pre5显著咋办
一些社群学术讨论：1.“显著不显著的后背是什么, 非(半)参估计里解决内生性”，2.“计量社群里关于使用交互项还是中介效应分析开展机制研究的讨论”，3.“为啥面板数据回归中, 即使X对Y的解释程度很大, 但R-square一般都很小?”，4.多期DID中使用双向固定效应可能有问题! 又如何做平行趋势检验? 多期DID方法的最新进展如何?，5.收入和年龄等变量是将其转化成有序离散变量还是当成连续变量进行回归呢？6.控制变量就能影响结果显著性, 所以存在很大操作空间, 调参数是常用手段吗？7.回归中常数项显著说明模型中有遗漏变量问题？8.审稿人有义务告诉你回归中可能的遗漏变量么？9.针对很多实证问题的讨论, 随手保存的部分内容以飨学者，１０.未引入交互项主效应为正, 引入后变为负, 解释出来的故事特别好, 主效应符号确实增强了故事性，11.双向固定效应多期DID最新进展和代码汇总, 关于控制变量和固定效应选取的讨论，12.逐年匹配的PSM-DID操作策略, 多时点panel政策评估利器，13.多期DID前沿方法大讨论, e.g., 进入-退出型DID, 异质性和动态性处理效应DID, 基期选择问题等，14.针对经济学领域中介效应模型问题的回应和理性讨论，15.讨论a(b)对b(a)的新方向论文, 经济学期刊分区问题, 3个机制存在时计量模型设计问题,16.如果解决了内生性, 那么是否意味着证实了变量之间的因果关系呢？17.解释变量提升一个标准差，被解释变量提升几个百分比呢？18.关于DID中对照组与处理组的比例问题？19.双重差分法和事件研究法的区别主要在哪里？20.双重差分法和事件研究法的区别主要在哪里？21.统计上不显著的变量表明该变量对结果变量没有影响吗？22.IV与Y在理论上无直接关系, 但用Y对IV做回归发现IV是显著的, 这是咋回事？23.Heckman模型和工具变量IV之间的差异？24.被质疑: X与Y相关系数与回归系数截然相反, 你咋想的？25.审稿人质问: 通篇都基于OLS估计, 却把它放到稳健性检验或进一步讨论中！26.异质性和机制检验都用交互项做会被审稿人质疑么? 27.所有控制变量都不显著行不行呢？审稿人啥看法，28.审稿人: 实证论文必须先提出假说, 再依次进行实证检验么？29.审稿人: 如何在双向固定效应下还能估计出不随个体变化的宏观变量呢？30.为啥我看到面板数据中可以估计出性别, 民族虚拟变量? 还是国内权威期刊
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