在经济研究中，回归模型不仅要考虑定量数据，还得掌握不可量化的关键因素，这些被称为虚拟变量，它们在经济学分析中扮演着重要角色。如探讨员工薪资与学历、性别，或是预测季节对冷饮需求和旅游人数的影响。我们将用字母"D"来标识这些与定量变量有所区别的特殊变量。
虚拟变量通常是一种二元或分类变量，取值只有0或1，它们以非数值形式呈现，仅作为解释变量。例如，教育程度的虚拟变量可能定义为：D=1代表本科学历，D=0则代表非本科学历，这样能清晰地反映出不同层次的教育水平。
创建虚拟变量是个基础但关键的步骤。首先，我们可以为数值变量使用gen、replace或recode命令。以变量age为例，若大于等于60，则赋予虚拟变量elderly值1，否则为0。而对于类别变量，tabulate命令能生成频次表，从而生成与类别对应的一系列虚拟变量，确保缺失值处理得当。
接下来，我们探索虚拟变量在三个模型中的应用：加法模型、乘法模型以及混合模型。数据取自李子奈的《计量经济学》第五版，我们用d5P87.dta数据集，其中生活消费、工资收入等变量，加上城乡居民的虚拟变量d来分析消费差异。
模型一：加法模型中，虚拟变量d以相加的方式引入，反映农村和城镇居民消费支出的差异。尽管模型结果显示，d在平均消费支出上并未显示出显著差异，这可能需要进一步思考。
模型二：乘法模型中，我们探讨d与收入变量的交互效应，发现农村居民与城镇居民在经营性收入产生的边际消费倾向上存在显著差异。具体来说，每增加100元经营收入，农村居民的消费支出比城镇居民多32.2元。
模型三：混合模型结合了加法和乘法，同样关注消费和边际倾向，但结果并未显示出显著的城乡差异。
在模型选择上，基于AIC和BIC信息准则，加法模型在三个模型中表现最佳。这表明，对平均消费支出的分析，加法模型可能更合适，但具体分析还需结合其他因素和实际背景。
参考文献：
1. 王天夫、李博柏.《STATA实用教程》[M].北京:中国人民大学出版社,2008.
2. 李子奈、潘文卿.《计量经济学》[M].北京:高等教育出版社,2020.
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