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雷达卡
ZF对于各类微观主体行为的影响一直是经济学界经久不衰的话题，但是这一问题在实证上却面临着诸多困难，因为经济系统内的各大主体是相互影响的，很难说明谁影响谁。
为降低这一问题，一种经典的识别策略是寻找工具变量。最近，我在阅读 2016 年发表于 Econometrica 的一篇文章时，发现作者使用河流密度作为工具变量，瞬间思路打开。
作者研究的是取消科举制对清末起义的影响。使用河流作为工作变量的原理在于，河流并不会影响起义；但是，河流却会影响行政区域划分，而行政区域越多，科举名额越多，在取消科举后，受到的影响也越大。
看到此处，我突然意识到，河流密度也可以作为政治激励，乃至一系列ZF行为的工作变量。因为中国存在独特的“标尺竞争”现象，自己做的好不好取决于同行的衬托，而同行越多，往往竞争越激烈。例如，余泳泽等 (2019) 就干脆使用省内地级市的数量作为经济增长目标的工具变量。
依循此理，我们可以发现，河流密度大有可为，可以作为经济增长目标，晋升激励等ZF行为的工具变量。因为河流密度会影响行政区划，而行政区划越密集，区域内ZF竞争越激烈。但是，河流密度，尤其是小河流的密度，其作为地理因素的一环，却往往具有很好的外生性。
因此，我将河流密度与河流长度数据分享给大家，收取一点工本费。数据描述如下：
河流长度数据：
河流长度
(93 Bytes, 需要: RMB 19 元)
河流密度数据：
河流密度
(85 Bytes, 需要: RMB 19 元)
河流长度与河流密度[合集]：
河流长度与密度
(85 Bytes, 需要: RMB 29 元)
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