求助解惑：HLM回归在地级市市委书记贫困经历影响企业慈善捐赠研究中的应用

尊敬的老师，您好！上次关于HLM回归讨论的热情还未褪去，我又有新的疑问亟待您的智慧之光。我现在正在探索的是地级市市委书记的贫困经历如何对企业慈善捐赠行为产生影响，由于涉及官员与城市企业间的传导效应，似乎跨层分析是必然之选。我的数据集是00-12年非平衡面板数据，以firm-year形式呈现，主回归命令如下：
```reg
reg donation poor size leverage market, robust cluster(id)
```
这里牵涉到市级层面的变量有：poor（市委书记的贫困经历）和market（地区市场化程度）。现在纠结于如何运用mixed或xtmixed命令进行跨层分析，我尝试写出的命令为：
```mixed donation poor $xx i.year i.ind2 i.city || city: $xx , variance```
但是，我对是否应将所有控制变量$xx一股脑放入第二层有所疑惑（附件中的执行结果显示出标准误为空），请问这部分应该如何精准操作？city: 后面的变量选择是否具有针对性呢？

一：跨层模型设定疑难点

1. 控制变量放置策略：理论上讲，如果认为某自变量对donation的影响会随city的不同而变化，那么该变量就有理由被纳入第二层。所以，您需要基于假设判断哪些变量符合此条件。

2. 标准误缺失问题：若标准误显示为空，可能意味着对应变量的信息量不足以确定参数，这类变量便不宜放入第二层中。

二：回归结果解读

1. 结果聚焦点：首要关注的自然是主变量系数及其显著性，但同时不能忽视整体模型设定特别是分层设定的有效性和合理性。

2. 深度解读：除了查看第一个表的系数和标准误，还需结合其他统计结果综合评判模型的适用性。mixed命令手册中有详尽的例子可供参考，请您查阅以便深入理解。

希望这次的问题表述清晰明了，期待您的专业指导！ HLM币