回归中所有变量的系数都应该符合预期吗？若一变量的系数不符合预期是否可以呢？

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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，１０.未引入交互项主效应为正, 引入后变为负, 解释出来的故事特别好, 主效应符号确实增强了故事性，11.双向固定效应多期DID最新进展和代码汇总, 关于控制变量和固定效应选取的讨论，12.逐年匹配的PSM-DID操作策略, 多时点panel政策评估利器，13.多期DID前沿方法大讨论, e.g., 进入-退出型DID, 异质性和动态性处理效应DID, 基期选择问题等，14.针对经济学领域中介效应模型问题的回应和理性讨论，15.讨论a(b)对b(a)的新方向论文, 经济学期刊分区问题, 3个机制存在时计量模型设计问题,16.如果解决了内生性, 那么是否意味着证实了变量之间的因果关系呢？17.解释变量提升一个标准差，被解释变量提升几个百分比呢？18.关于DID中对照组与处理组的比例问题？19.双重差分法和事件研究法的区别主要在哪里？20.双重差分法和事件研究法的区别主要在哪里？21.统计上不显著的变量表明该变量对结果变量没有影响吗？22.IV与Y在理论上无直接关系, 但用Y对IV做回归发现IV是显著的, 这是咋回事？23.Heckman模型和工具变量IV之间的差异？24.X与Y负相关但回归系数却为正? OLS不显著但2SLS却显著？25.一定要控制时间固定效应吗？26.经济学家说论文是讲故事, 具体是啥意思啊? 最高点赞答案！27.在机制分析中必须是正向的中间影响路径吗?负向的影响路径可以吗？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。

社群能坚持4-5年依然如初，还是在于对学术问题的讨论、分享和互助的精神存在。

正文

今天，分享一下计量社群里关于“回归结果中所有变量的系数都应该符合我们的预期吗？如果有一个变量的系数显著，但不符合我们预期，是否可以呢？”的问题的讨论。

对于这一问题，尤其是关于控制变量的问题，很多中青年学者都抱着事不关”核心自变量“，从而高高挂起的心态进行冷处理。

但，很多时候，我们可以通过比较核心自变量与控制变量系数大小，从而确定核心自变量的经济显著性等。参考：关于回归的经济显著性说明, 这篇AER做了完美示范！

而对于一些反预期或反直觉的控制变量系数符号问题，我们更应该进行深入挖掘其原因，而不能一笔带过或置若罔闻。

来自The UK群友的讨论。

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关于回归中变量的问题

关于内生性，参看：1.讲座视频: 模型内生性分类, 检验与处理，2.全能的内生性问题处理方法ERMs, 强烈安利一下！3.补救实证中内生性问题的21种方法, 来自国际顶级期刊的要求！4.前沿: 解决内生性问题的无工具变量推断法，5.你的内生性解决方式out, CMP已一统天下而独领风骚！6.不强调内生性, 用极简截面数据和交互项, 就将经济学故事讲到领域Top刊！7.六种定量方法解决内生性问题, 附stata代码操作，8.天下回归, 无内生性不破, 唯此神文不破, 练就内生性处理的终极大法！9.搞懂因果推断中内生性问题解决方法必读的书籍和文献已搜集好！10.实证研究中自选择基础上的内生性问题回顾, 建议和纠正措施！11.简洁的内生性问题处理思维流程图, 并且还附上检验的代码！12.内生性问题: 微观和宏观经济学研究中的关键因果识别问题

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