反过来解释变量是Y, 被解释变量是X, 做另一个实证研究可不可以？

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前不久，社群讨论了1.“显著不显著的后背是什么, 非(半)参估计里解决内生性”，2.“计量社群里关于使用交互项还是中介效应分析开展机制研究的讨论”，3.“为啥面板数据回归中, 即使X对Y的解释程度很大, 但R-square一般都很小?”，4.多期DID中使用双向固定效应可能有问题! 又如何做平行趋势检验? 多期DID方法的最新进展如何?，5.收入和年龄等变量是将其转化成有序离散变量还是当成连续变量进行回归呢？6.控制变量就能影响结果显著性, 所以存在很大操作空间, 调参数是常用手段吗？7.回归中常数项显著说明模型中有遗漏变量问题？8.审稿人有义务告诉你回归中可能的遗漏变量么？，9.针对很多实证问题的讨论, 随手保存的部分内容以飨学者等等。这些讨论中有很多非常高质量的内容值得被记录起来，因此后面会形成一个计量圈社群讨论专栏。

正文

在计量社群里，有一个问题：“一个研究中解释变量是X，被解释变量是Y；另一个研究中反过来解释变量是Y，被解释变量是X，这样是有意义的吗？（两个研究中采用IV解决内生性问题）”。

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