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主回归与机制分析中的控制变量可以不同吗?

计量经济圈社群 计量经济圈 2023-02-17

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稿件:econometrics666@126.com
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答:尽可能保持一致,当然,还是依赖于你所采用的机制分析方法。
近日,社群群友对如下问题产生疑惑:主回归与机制分析中的控制变量是否需要保持一致?
整体上,尽可能保持一致,但这也依赖于你要采用的机制分析方法(关于机制分析方法,可以参看:“TOP5刊上五种常用机制分析方法及对应文献”)。
例如,你若采用Method 2(1.这种机制分析方法受到经济学认可, 曾出现在经济学TOP5期刊上!,2.我最近看到AER, JPE文章, 人家用的就是类似中介效应三步走方法),
或Method 4(1.异质性分析用来检验中间传导机制, 分组回归或交互项就可以完成机制分析,2.分组回归或交互项被审稿人怼了, 我该咋办?
或Method 5(1.因果中介效应分析出现在顶刊, 是时候使用新方法了,2.给中介效应加上因果关系内核, 让中介分析光明正大走入经济学研究!)等做机制分析,那在主回归与机制分析中需要保证控制变量的一致性。
例如,表9和表11为作者采用Method 4做的机制分析结果,里面就控制了与主回归过程中一样的协变量。
类似的,也可以看看这篇JDE文章”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!“,里面在机制分析过程中也是控制了与主回归一致的控制变量。

例如,下面的Table 5作者采用Method 5做的机制分析结果,里面就控制了与主回归过程中一样的协变量

但,你若采用诸如Method 1(中国学界F4发表AER一篇! 知识青年上山下乡与农村教育问题!),那在主回归与机制分析中控制变量可能就不一样了。例如,Table 3为主回归,即Y对X的回归,Table 5为机制分析中的回归,相当于M对X的回归,两个回归中的控制变量就不一样了,毕竟他们两个的结果变量都不一样。

总之,机制分析的思路比较多样化,只要读者信服你的逻辑和实证设计就行。当然,在机制分析过程中,也会出现许多实证相关的问题,例如,1.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?2.实证中如何做竞争性假说的检验?AER范本的方法还能当机制分析用,3.Top5最新: 为什么富有的父母有富有的孩子? 一篇学好机制分析的佳作!4.必读, 宗教是如何阻碍经济发展的? 基于DID, IV和各种机制分析的AER量化史分析!

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