这篇博客介绍的是在两个样本组的模型设定是一样的情形下，进行分组回归后，比较相同变量中二者在系数大小上是否显著差异。如果系数差异显著，则说明二者在经济意义上显著差异。

因为我们常常使用的数据是面板数据，并且，我们常常由于控制很多固定效应，导致在进行系数差异性检验碰壁，所以本篇博客是在基于公司面板数据为例，假设探讨薪酬激励（x）是否有助于提升企业业绩（y），并控制企业特征变量（$z），添加了年份（year）、行业（ind）、公司（firm）固定效应，并在公司层面聚类。

主回归模型如下：

reghdfe y x $z, absorb(year ind firm) vce(cluster firm) 

分组回归是探讨国有企业（state1）和非国有企业（state0）在薪酬激励（x）对企业业绩（y）回归系数是否有显著差异。

本文主要介绍如下几种方法：
I. 加入交乘项
II.基于 SUR 模型的检验
III.组合检验
IV.自己编写程序
V.手动计算

本文主要分享过程，不具体展开原理，具体参考如下资料
1、Stata: 如何检验分组回归后的组间系数差异？
2、同一个模型三组不同样本下，回归系数间的差异性检验
3、Stata：自己动手做组间系数差异检验-bootstrap-bdiff

I.加入交乘项

*-I.加入交乘项
//最严格的系数差异性检验：假设其他控制变量在两组之间的不存在系数差异
**生成交乘项变量
xtset stkcd year
gen x_state = x*state

**加入产权性质（state）和交乘项（x_state）进行回归
reghdfe y x state x_state $z, absorb(year ind firm) vce(cluster firm)  

II.基于 SUR 模型的检验

*-II.基于 SUR 模型的检验
//假设条件也比较宽松：回归时要保持二者回归变量一致，且固定效应多的时候需要去中心化（运行速度的考虑）
**固定效应处理
xtset stkcd year
tab year,gen(y_)  // 年度固定效应
tab ind,gen(i_)  // 行业固定效应

foreach var of varlist y x $z i_* y_* {	
	egen double `var'_0 = mean(`var'), by(firm)
	replace `var' = `var'-`var'_0 
	drop `var'_0 
	}  // 企业固定效应太多维，所以在企业层面进行去中心化来控制企业固定效应，加快运行速度
	
**分组回归并进行差异性检验
reg y x $z i_* y_*  if state==1
est store SOE

reg y x $z i_* y_*  if state==0
est store NonSOE

suest SOE NonSOE, vce (cluster firm)
test [SOE_mean]x=[NonSOE_mean]x

III.组合检验

*-III.组合检验
//条件最为宽松：原始样本是从母体中随机抽取的，适用于各种命令（reg、xtreg、logit、ivregress）

**-方式I
**固定效应处理
xtset stkcd year
tab year,gen(y_)  // 年度固定效应
tab ind,gen(i_)  // 行业固定效应

foreach var of varlist y x $z i_* y_* {	
	egen double `var'_0 = mean(`var'), by(firm)
	replace `var' = `var'-`var'_0 
	drop `var'_0 
	}  // 企业固定效应太多维，所以在企业层面进行去中心化来控制企业固定效应，加快运行速度
	
**分组回归并进行差异性检验
bdiff, group(state) model(xtreg y x $z i_* y_*, cluster(firm)) reps(1000) seed(10101) first detail 

**-方式II
xtset stkcd year
bdiff, group(state) model(reghdfe y x $z, absorb(year ind firm) vce(cluster firm)) reps(1000) seed(10101) first detail 

IV.自己编写程序

*-IV.自己编写程序
//基于bdiff的原理，进行撰写，可以灵活运用自己回归的方式
**编写程序
capture program drop bse
program bse, eclass
xtset stkcd year

**-分组回归
reghdfe y x $z if state==1, absorb(year indid firm) vce(cluster firm) 
scalar b1= _b[x]

reghdfe  y x $z if state==0, absorb(year indid firm) vce(cluster firm) 
scalar b2= _b[x]

**-计算组间系数差异
scalar diff= b1- b2
 
**-将组间系数差存储在矩阵中，设置列名方便调取
matrix b = diff
matrix colnames b = diff

**-将组间系数差矩阵返回 e() 中
ereturn post b
ereturn display
end

**运行程序进行检验
bse // 运行程序
bootstrap _b[diff], reps(500) seed(1234) saving(diff,replace) nowarn : bse // 循环500次抽样
use diff,clear
count if _bs_1>0
local num = r(N)
local p = `num'/_N
if `p'>0.5 {
	local p = 1-`p'
	}
dis "y:`p'" // 不对diff的分布进行预先假设来检验“H0：diff=0”

V.手动计算

*-V.手动计算
**分组回归
xtset stkcd year

reghdfe y x $z if state==1, absorb(year indid firm) vce(cluster firm) 
est store SOE

reghdfe  y x $z if state==0, absorb(year indid firm) vce(cluster firm) 
est store NonSOE

**计算Z统计量
Z = （β1 = β2）/（Var(β1)+Var(β2)）1/2  // (这里的1/2是指对（Var(β1)+Var(β2)）开根号的意思！！！)
//其中β1 和 β2 是系数大小， Var(β1) 和Var(β2) 分别是两者的方差，更准确的写法是标准差(回归后系数的标准误)的平方，平方不好打出来，就用方差。

// 求出Z值后查Z统计量分布表，几个常用的临界值是Z=1.65对应p<0.1，Z=1.96对应p<0.05，Z=2.58对应p<0.01。如果你计算的Z值小于1.65，那连最宽松的p<0.1都不满足，无法说明两个系数具有显著差异。

//如果计算的z是负值，根据 P(-x)=1=p(x) 来