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测量误差消除, 直接和间接效应计算, 多数据和指标使用的方法

因果推断研究小组 计量经济圈 2019-06-30

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今天,我们“因果推断研究小组”引荐一篇文献,主要是看重了三个方面的实证策略。Hamermesh, Daniel S., and Jason Abrevaya.2013. 'Beauty is the promise of happiness?', European Economic Review, 64: 351-68.


第一,为了说明美貌会给人们带去幸福,作者使用了六份不同国家的相关数据(截面和面板的都有),并且对每一份数据都做了相关回归,这给这个结论的稳健性带来了充分的支持。如果我们只用中国的例子来发表国际期刊文章,那么很多时候可能会因为non-generalization问题而不被待见,此时,我们可以用几个国家的数据做这个主题。


第二,作者使用了一些值得借鉴的方法去消除“测量偏误”导致的参数估计有偏问题。文中给出了三种测量误差,主要聚集在关于美貌的测量上和幸福的测量上,尤其是对美貌的测量误差方面有详实的说明。对于这个我们经常忽视的问题,作者使用了诸如“工具变量法”或者“不同数据指标”等,来尽量消除测量误差引起的估计问题。


第三,直接效应和间接效应问题的计算和解读值得借鉴。美貌确实会带给人们幸福感,但这里面大部分是通过间接效应来体现的:美貌会给人们在学业上、劳动力市场上和婚姻中带去“(非)金钱方面的好处”,而这些会给人们会带去幸福感。作者通过加入人们的教育、婚姻和工作等协变量来计算美貌对幸福的间接效应,并且还区分了金钱和非金钱的两个维度。这种直接和间接效应的计算和测度策略,在我们实证研究中是可以学习和借鉴的,毕竟会让我们更加接近真相。


文章可以到文后下载,下面只upload一些重要的方法部分(use pc)。


完整版pdf《Beauty is the promise of happiness?》

链接: 

https://pan.baidu.com/s/1WwpfYeHKZjPDYI7TI4JYPQ 密码: bpbi


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