實證研究論文是什么

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　　實證研究論文就是實證研究成果寫成的論文。實證研究中最重要的是因果識別(identification)、因果識別、因果識別。務(wù)必闡明因果識別的策略，許多實證研究可歸結(jié)為“A 導(dǎo)致了B”，通常用某種回歸估計進(jìn)行佐證。你要解釋你所看到的數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系是如何被識別的。

　　1.要描述哪些經(jīng)濟(jì)機(jī)制導(dǎo)致了自變量(右邊變量)的差異。不過，上天賜給我們的真正的自然實驗是少之又少的。

　　2.要描述清楚殘差中包含了哪些經(jīng)濟(jì)機(jī)制。除右邊變量(自變量)外，導(dǎo)致左邊變量(因變量)變動的因素還有哪些?

　　3.因此，需要從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度說明擾動項為何與右邊變量不相關(guān)。除非你做好了前面兩項，要不然你無法解釋清楚這一關(guān)鍵假設(shè)。

　　4.從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度說明為何工具變量與右邊變量相關(guān)，但與擾動項不相關(guān)。

　　5.工具變量和控制變量之間的差異是什么?將y 對x 回歸，何時z 應(yīng)作為自變量加到右邊，何時z 應(yīng)作為x 的工具變量?

　　6.對你所報告的每一個估計數(shù)字，要說明數(shù)據(jù)中哪些變量的差異導(dǎo)致了估計結(jié)果。例如，加入固定效應(yīng)之后，相應(yīng)的解釋會截然不同。在回歸方程中加入公司固定效應(yīng)后，每個公司內(nèi)部的時變因素會影響回歸系數(shù)。若回歸方程中沒有加入公司固定效應(yīng)，回歸系數(shù)往往取決于在某一時刻上各個公司之間的差異。

　　7.你確信你看到的是需求曲線，而不是供給曲線嗎?要想澄清這一問題，請自問“你在對誰的行為建模?”例如，你感興趣的是利率如何影響住房需求，并用新增貸款量對利率作回歸。但如果其他因素導(dǎo)致住房需求變得很大時，住房抵押貸款需求(以及與住房抵押貸款需求相關(guān)的其它貸款需求)也會抬高利率。你的暗含假設(shè)是需求曲線是不變的，價格的提高會降低需求量。但數(shù)據(jù)可能是因為供給曲線不變而產(chǎn)生的，從而增加的需求會抬高價格，或者需求與價格交互攀升。你是在對房屋購買者的行為建模，還是在對儲蓄者的行為建模呢(儲蓄會如何對利率變動做出反應(yīng))?

　　8.你能肯定不會是y 導(dǎo)致了x?或者z 同時導(dǎo)致了y 和x?看看下面反向因果關(guān)系的例子吧。例如：前一個例子也是一種因果關(guān)系：究竟是利率變動導(dǎo)致了住房需求的變動，還是住房需求的變動導(dǎo)致了利率的變動呢(或者是整體宏觀經(jīng)濟(jì)狀況同時導(dǎo)致了利率和住房需求的變動)?

　　9.仔細(xì)斟酌自變量中應(yīng)包括哪些變量，不應(yīng)包括哪些變量。大多數(shù)論文中引入的自變量過多。大可不必把決定y 的所有因素都作為自變量。a.R2較高通常是壞事—這意味著回歸方程是左腳的鞋子數(shù)量 = α + β×右腳的鞋子數(shù)量 + γ×價格 + 擾動項。右腳的鞋子數(shù)量不應(yīng)該作為控制變量。b.不要做這樣的回歸：工資 = a + b×教育程度 + c ×行業(yè) + 擾動項。固然，加入行業(yè)變量是會提高R2，并且行業(yè)變量也是影響工資的重要因素(如果你做好了前述的第2 項，它應(yīng)該在擾動項里)，但教育的主要目的是幫助人們進(jìn)入更好的行業(yè)，而不是從助理漢堡師傅擢升為首席漢堡師傅。

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