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耕耘实证 2025-3-7 08:27
白话 stata 实证 假如要研究吸烟对身体健康的影响。根据经验，我们的研究假设就是吸烟有害健康。 （ 1 ）因变量。衡量身体健康的指标，假如有一种机器每天可以自动记录个人身体健康指数，那就可以用这个指数做因变量。 （ 2 ）自变量。吸烟情况，可以用每天吸烟数量来衡量。 （ 3 ）控制变量。为什么要有控制变量，因为还有很多其他因素影响身体健康情况，比如吸烟的人往往还会饮酒，饮酒也是影响身体健康的重要因素。当然还有很多其他方面，如年龄，年纪大的人健康状况自然也越差，还有性别等等。所以我们需要控制住这些因素的影响，才能比较干净地剥离出吸烟这个因素的影响。这些控制变量哪里来？很简单，参考已有权威文献，你去找几篇因变量与个人健康有关系的文献即可， so easy 。 （ 4 ）回归模型。有了上面的变量，我们的模型就是： 健康指数 = 常数项 ➕ β1 吸烟数量 ➕ β2 年龄 ➕ β3 性别 ➕ β4 饮酒情况 ➕ 其他控制变量 ➕ 误差项。 我们关注的系数是 β1 ，如果他显著为负，则表明吸烟确实会损害人的健康。 多废话一句，模型很简单，不是很多人想象地那种数理统计的模型，其实我更喜欢把它叫做等式，等号左边是因变量，右边是自变量和控制变量，就是这么简单。你的创新点来自 y 的创新，或者 x 的创新，也就是说要么找到了影响 y 的新因素 x ，要么是找到了 x 新的影响后果。 （ 5 ）样本来源与数据。假设可以拿到所有人的上述资料。 （ 6 ）主回归。即跑下上面的模型，观察 β1 的系数，看看是否验证假设。 （ 7 ）稳健性检验。所谓的稳健性检验就是看你所得结论是否可靠，不是取决于你的变量或者方法。所以最常见的稳健性检验方法就是替换自变量和因变量衡量方式。 比如自变量，健康水平，在前面的主检验中我们是假设有一个仪器可以测出健康程度，那么会有人质疑说这个仪器不准，无法准确反映健康情况。好，那我们在稳健性检验中就换个衡量方法，比如，我们可以用他去医院的次数或者一年中的医疗支出来衡量，去医院次数越多，或者医疗支出越多，那么它的健康状况就越差。同样也可以改变自变量，前面用的吸烟次数，那么我们也可以用是否吸烟这个 01 的虚拟变量来衡量，或者用他的烟龄来衡量，都是可取的方法。如果改变了主要变量衡量方式后结论还成立，那么你总该要相信一点了吧。 （ 8 ） 内生性处理。内生性问题的来源有很多，比如常见的互为因果问题，也就是说虽然我们前面跑出来是吸烟越多，健康越差，那么会有人说也可能是反过来的，比如那些身体健康状况差的人，郁郁寡欢，就靠吸烟来麻痹，所以不是吸烟有害健康，而且因为他健康不好所以才吸烟，这就是内生性问题。解决内生性问题常见的有双重差分和工具变量法。对于双重差分，在我们的样本里肯定有不吸烟的人，我们可以把他们叫对照组，而吸烟的人叫做处理组然后我们把这些吸烟的人第一次吸烟的时间标记出来，就可以做一个 did 了，因为每个人第一次吸烟的时间不同，所以这是多期 did( 当然这里是否吸烟不是严格的外生事件。 工具变量法，可以用这个人工作或者家所在地方圆多少范围内超市或者小卖部的数量来做工具变量 ( 假设可以拿到这个数据 ) ，首先超市数量越多，个人买烟越方便吸烟可能就越多，所以满足相关性要求，其次，超市的数量与个人健康没有直接关系，所以满足外生性要求。那么我们就可以用这个工具变量来做一个两阶段回归了。 简言之，一个好的工具变量足以让你触及顶刊，而寻找工具变量更是需要想象力，取决于你经史政地的才情重，所以在这部分，抛弃那些条条次框框和 gtmd 的鬼计量插上想象的翅膀吧。 （ 9 ） 异质性分析。就是通过不同的样本或者在不同的环境下看看我们所得出的吸烟有害健康的结论是否存在差异。比如说对不同的家庭收入来看条件好的家庭可能吸的烟的档次要高，有害物质少，然后条件好还会注意养生，同样每天吸 10 根烟，一个人一个小时全吸完懂养生的人可能两个小时吸一根显然有害程度不一样。所以预期在家庭条件好的样本里吸烟对健康的有害程度会更低。等等这种都是属于异质性分析。 （ 10 ） 机制分析。也就是说吸烟为什么会影响健康，当然我们举的这例子比较直接了，不用做什么机制分析，吸烟本身就会造成造成心血管等问题，就本身就是健康问题。当然除了这种直接机制，也可以找到其他的一些间接机制，比如说吸烟越多其购买支出挤占了蔬菜水果等有益食品的消费支出，从而有损健康。 结语 : 再次重申仅为通俗易懂向刚刚接触实证研究者解释何为实证研究，因为部分细节问题忽略不要抬杠。
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