在我的论文中，我试图发现哪些因素会影响公司的 CSR（企业社会责任GSE_RAW）行为。已经确定了两组可能的因素/变量：特定于公司的和特定于国家的。
首先，公司特定的变量是（除其他外）
MKT_AVG_LN: 公司市值SIGN：公司签署的CSR条约数量INCID：公司参与的社会责任事件报告数量
其次，数据集中的 4,000 家公司中的每一家都将总部设在 35 个国家之一。对于每个国家，我收集了一些特定国家的数据，其中包括：
LAW_FAM: 国家法律体系的法律家族（法语、英语、斯堪的纳维亚语或德语）LAW_SR：国家公司法对股东的相对保护（例如，在公司违约的情况下）LAW_LE：国家法律体系的相对有效性（价值越高意味着越有效，例如腐败越少）COM_CLA: 衡量内部市场竞争的强度GCI_505: 初等教育质量测量GCI_701: 衡量中等教育质量HOF_PDI：权力距离（更高的价值意味着更多的等级社会）HOF_LTO: 国家时间方向（越高意味着更长期的方向）DEP_AVG: 各国人均国内生产总值CON_AVG: 各国在 2008-2010 年期间的平均通货膨胀率
为了对这个数据进行分析，我把国家层面的数据“提升”到了公司层面。例如，如果比利时的COM_CLA值为 23，则数据集中的所有比利时公司的COM_CLA值都设置为 23。该变量LAW_FAM分为 4 个虚拟变量（LAW_FRA、LAW_SCA、LAW_ENG、LAW_GER），每个公司的其中一个虚拟变量为 1 .
这一切都会产生这样的数据集：
COMPANY MKT_AVG_LN .. INCID .. LAW_FRA LAW_SCA .. LAW_SR LAW_LE COM_CLA .. etc
------------------------------------------------------------------------------
1 1.54 55 0 1 34 65 53
2 1.44 16 0 1 34 65 53
3 0.11 2 0 1 34 65 53
4 0.38 12 1 0 18 40 27
5 1.98 114 1 0 18 40 27
. . . . . . . .
. . . . . . . .
4,000 0.87 9 0 1 5 14 18
在这里，公司 1 到 3 来自同一个国家 A，而公司 4 和 5 来自 B 国。
首先，我尝试使用 OLS 进行分析，但模型似乎非常“不稳定”，如下图所示。第一个模型的 r 平方为 0.516：
仅添加两个变量会改变许多 beta 和显着性水平，以及 r 平方 (.591)。当然，当添加变量时，r 平方会增加，但这与 0.516 相比增加了很多：
最终，在另一篇文章中建议我不应该在这里使用 OLS，而是使用混合模型，因为分类计数级别的数据。但是，我对如何在 SPSS 中执行此操作感到困惑。我在网上找到的示例与我的无法比较，所以我不知道在下面的混合模型对话中要填写什么：
有人可以使用 SPSS 请帮我解释如何执行此分析，以便我可以得出回归模型 (CSR = b1*MKT_AVG_LN + b2*SIGN + ... + b13*CON_AVG) 以便我可以得出结论是否确定了 CSR通过公司特征或国家特征（或两者都不是或两者）？
我相信我必须将公司级变量作为协变量插入，将国家级变量作为因素插入。这个对吗？其次，我不确定如何处理LAW_SCA虚拟LAW_ENG变量。
任何帮助是极大的赞赏！