机制分析做到极致的JPE趣文, 身高与收入

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关于Mechanism analysis，咱们推送的文章相当多了，里面的材料大多能够解决日常遇到的问题。不过如果咱们不细致地去看、去了解，就始终解决不了那个疑问，结果就是一而再再而三地请求他人相助。

机制分析, 中介渠道, 调节效应Collections(点击阅读)

(*以下这些文章的数据和程序都放在社群里的，群友可以自行下载参考)

不过，今天咱们Chicago群友引荐的一份来自Journal of Political Economy上的文章，把机制分析做到极致了。看这种文章直呼过瘾，原来在计量社群中进行学术交流争锋，让咱们忘却了学术中单调乏味的感觉，反倒收获满满的Enjoyment和Interest。

Chicago群友推荐一篇JPE文章：

The Effect of Adolescent Experience on LaborMarket Outcomes: The Case of Height

推荐理由：

机制分析部分非常非常精彩，这是需要掌握的机制分析大法，毕竟能够把机制分析做到极致的文章很少。

摘要：

Taller workers receive a wage premium. Net of differences in familybackground, the disparity is similar in magnitude to the race andgender gaps. We exploit variation in an individual’s height over timeto explore how height affects wages. Controlling for teen height essentially eliminates the effect of adult height on wages for white men.The teen height premium is not explained by differences in resourcesor endowments. The teen height premium is partially mediatedthrough participation in high school sports and clubs. We estimatethe monetary benefifits of a medical treatment for children that increases height.

机制解释连环套：

文章来源：

https://www.journals.uchicago.edu/doi/abs/10.1086/422566

长按以下二维码可以直接阅读该文章的PDF原文(确定是可以的)

社群已经讨论起来了，属于must -read artcile。

下面这些短链接文章属于合集，可以收藏起来阅读，不然以后都找不到了。

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Econometrics Circle

数据系列：空间矩阵 | 工企数据 | PM2.5 | 市场化指数 | CO2数据 |  夜间灯光 | 官员方言  | 微观数据

计量系列：匹配方法 | 内生性 | 工具变量 | DID | 面板数据 | 常用TOOL | 中介调节  | 时间序列 | RDD断点 | 合成控制 | 

数据处理：Stata | R | Python | 缺失值 | 

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