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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？
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正文
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。
感谢社群群友的讨论，此处没有列出讨论群友。
今天，分享一下计量社群里关于四个问题的讨论。未必都有正确的答案，但其中的讨论能带给我们很多思考。
Q1.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？
Q2.回归系数非常大怎么办？
Q3.稳健性检验的样本量可以与基准检验不一样吗？
Q4.关于Panel data和longitudinal data区别引起的大讨论和HLM模型。
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