交互项可以分别度量斜率

在回归模型中，当需要探索分类变量各类别之间增长率的差异时，比较合适的方法是**D: 加入交互项**。

### 分析：

- **加入固定效应变量**：
- 固定效应模型主要用于控制观测个体（如不同公司、国家）之间的不可观测异质性。它不是直接用于比较分类变量各类别之间的增长率差异的。

- **加入工具变量**：
- 工具变量法用于解决模型中的内生性问题，通常是当自变量与误差项相关时使用。它并不是用来比较不同类别间的增长率的。

- **加入高次项**：
- 高次项通常用于捕捉非线性关系，而不是比较不同类别间的增长率差异。

- **加入交互项**：
- 交互项允许我们探索两个变量之间的交互效应。在分类变量情景下，交互项可以帮助理解一个分类变量的某个类别在另一个自变量变化时，其影响的差异。因此，如果想要比较分类变量各类别之间增长率的差异，加入交互项是适合的方法。

### 实例说明：

假设有一个分类变量 \( C \) 具有类别 \( C_1, C_2, \ldots, C_n \)，以及一个连续自变量 \( X \)。通过添加交互项 \( C_i \times X \)，模型可以更好地捕捉 \( X \) 在不同 \( C \) 类别中的增长率差异。

综上所述，**加入交互项**是探索分类变量各类别之间增长率差异的合适方法。