用的 坡度*year
常见的处理方法是加一个时序变量和工具变量构造交乘项，这样就有一个符合要求的新工具变量了，也能够满足...
因为在数据上X和Y这两个变量之间的关系,其实是有可能存在多个理论逻辑的,如果你离开数据本身,就只用一个数学模型来写X和Y之间为什么会发生这样的关系,除非你这是一个重大的新的发现,或者你的理论模型本身所讲的这个机制,也是一个非常重要的新的理论机制,这个时候,这篇文章本身其实它是一个理论文章,经验研究只是一...
有鉴于此,数据皮皮侠团队为大家整理了2003-2019年之间地级及以上城市高铁开通数据与高铁相关研究中非常常用的地形类工具变量数据(如高程、坡度、地形起伏度等)的匹配结果面板数据。 数据来源: 地形变量的原始数据来自国家基础地理信息中心,并经过数据皮皮侠团队在地理信息科学软件ArcGIS内衍生运算;高铁开通数据来自国家铁...
•期刊list误区4:“广”与“专”的关系没处理好•一个对话引起的讨论•普通人精力有限,不是DaronAcemoglu•广泛训练、专业研究误区4:操之过急•想到idea,要多思考一段时间•科研考核制度•思考时间足够长后,再去读文献食材:数据的五个误区•误区6:样本不够大•误区7:样本不够长•误区8:不熟悉...
1. 横截面数据:一般是cluster在一个更高的地域范围内。多高呢?Tradeoff2. cluster的数目太少,怎么办? 一般应大于423. 可以多报几种cluster的方式,表明稳健性4. 面板数据,至少应控制在个体层面:例省管县5. x和y不在同一level:例如省管县对企业绩效的影响6. multi-way cluster误区20:只看统计显著性,不看...
经济学实证研究中的40个常见误区
6. 横截面数据可以用来干什么?一大堆问题,来不及秀技术 7. 面板数据到底何用?有时候,重要的就是“固定不变”的 8. 交互项有什么用?看差异的差异 9. 为什么要去做异质性分析?不要相信有普适的政策 10. 经济的显著性为什么要评估?宰牛何...
•误区1：不学理论•误区2：取法于下•误区3：“广”与“专”的关系没处理好•误区4：操之过急 Idea&Taste的四大来源 •现实•理论•文献•数据•识别 误区1：不学理论 •三高过后，长舒一口气！•为什么理论重要？–Taste：理论的高度决定实证的高度 •例：新农保对居民消费的影响•例：...
14、面数据:一般是cluster在一个更高的地域范围内。多高呢?Tradeoff 2. cluster的数目太少,怎么办? 一般应大于42 3. 可以多报几种cluster的方式,表明稳健性 4. 面板数据,至少应控制在个体层面:例省管县 5. x和y不在同一level:例如省管县对企业绩效的影响 6. multi-way cluster,误区20:只看统计显著性,...