stata如何分中东西区域回归本质上是异质性检验。

异质性检验即针对样本进行分类分组，基于各组样本分别开展的实证检验。异质性检验通常在基准回归之后，基准回归依据的是全部的样本，当基准回归得到的结果较为显著，即核心解释变量显著影响了被解释变量时，可针对全体样本进行分组或者分类，检验不同类别样本之间在研究结论方面是否存在差异性。

进行异质性检验的目的，一方面是为了进一步丰富实证研究内容，提升研究的深度；另一方面更重要的是可以进一步探索基准回归研究结论对于不同组别样本的适用性，从而可以得出新的研究结论、提出新的观点。

具体操作层面，比如在研究国际层面的问题，把全部研究样本分为发达国家样本和发展中国家样本；研究中国国内区域层面的问题，把全部研究样本分为东部地区样本、中部地区样本、西部地区样本等；研究上市公司层面的问题，把全部研究样本按照行业类型、所有权性质、资产规模、注册地所在区域等进行分类；研究消费者层面的问题，把全部研究样本按照消费者的年龄区间、性别、工作类型、年收入水平区间、受教育程度等进行分类。

具体的回归分析方法及Stata/SPSS操作与基准回归部分是一致的，只是分别限定了样本范围而已。可参见《Stata统计分析从入门到精通》 杨维忠、张甜 清华大学出版社一书。

使用if exp（条件表达式）

条件表达式的作用在于对样本集进行筛选，只对符合相关条件的样本子集执行相应的操作。

比如在命令窗口中输入reg Y1 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 if xingbie==1（本命令的含义是对xingbie变量值取1的样本观测值，以Y1作为因变量，以X1-X7作为自变量，进行普通的最小二乘回归分析），结果如图1.31所示。

关于学习Stata与计量经济学的问题，如果大家只是为了写论文，而不是专门的计量经济学专业、研究计量理论方法的，推荐学习路径如下：如果是新手可以先学习这本书《Stata统计分析从入门到精通》 杨维忠、张甜 清华大学出版社。

2022年新书，山东大学陈强教授作序推荐。

本书专为计量经济学基础薄弱或学不进去，但又有写论文的读者入门所设计，注重应用，较少数学推导。边看书边操作，学的差不多了以后，再多看你目标研究领域的高质量的研究文献，看看人家用的什么方法，比如政策效应检验、结构方程模型等等，再针对性的学习那些相对较难、比较专业的方法就可以（到了那个阶段和层次，基本就可以通过看文献自学了；而针对一些前沿的方法或者要更加系统的学习，参加陈强老师的培训班也是一个很好的选择）。

创作不易，恳请多多点赞，欢迎大家多多关注我，一起学习Stata/SPSS/Python，感谢大家的厚爱支持！

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