测量误差消除, 直接和间接效应计算, 多数据和指标使用的方法
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今天，我们“因果推断研究小组”引荐一篇文献，主要是看重了三个方面的实证策略。Hamermesh, Daniel S., and Jason Abrevaya.2013. 'Beauty is the promise of happiness?', European Economic Review, 64: 351-68.
第一，为了说明美貌会给人们带去幸福，作者使用了六份不同国家的相关数据(截面和面板的都有)，并且对每一份数据都做了相关回归，这给这个结论的稳健性带来了充分的支持。如果我们只用中国的例子来发表国际期刊文章，那么很多时候可能会因为non-generalization问题而不被待见，此时，我们可以用几个国家的数据做这个主题。
第二，作者使用了一些值得借鉴的方法去消除“测量偏误”导致的参数估计有偏问题。文中给出了三种测量误差，主要聚集在关于美貌的测量上和幸福的测量上，尤其是对美貌的测量误差方面有详实的说明。对于这个我们经常忽视的问题，作者使用了诸如“工具变量法”或者“不同数据指标”等，来尽量消除测量误差引起的估计问题。
第三，直接效应和间接效应问题的计算和解读值得借鉴。美貌确实会带给人们幸福感，但这里面大部分是通过间接效应来体现的：美貌会给人们在学业上、劳动力市场上和婚姻中带去“（非）金钱方面的好处”，而这些会给人们会带去幸福感。作者通过加入人们的教育、婚姻和工作等协变量来计算美貌对幸福的间接效应，并且还区分了金钱和非金钱的两个维度。这种直接和间接效应的计算和测度策略，在我们实证研究中是可以学习和借鉴的，毕竟会让我们更加接近真相。
文章可以到文后下载，下面只upload一些重要的方法部分(use pc)。
完整版pdf《Beauty is the promise of happiness?》
链接:
https://pan.baidu.com/s/1WwpfYeHKZjPDYI7TI4JYPQ 密码: bpbi
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