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雷达卡
看了“老吃老做的狗卵”的帖子“ 抱怨期刊歧视的同学们,想过没有,两个类似的问题 ”，及后面的回复，我深深地理解了为什么一般学校的人为何发不了好期刊了。
我知道这是一个找骂贴，不过您回骂的时候，注意统计学逻辑。
在回复狗卵观点的时候，请不要再用个别例子来反驳，这是没有统计学说服力的。狗卵说没歧视，学计量的人都知道，指的是平均意义上的“显著”存在与否。显著知道不？本科概率书都说了，犯错误不是没有，而是小概率，小到大家觉得可以接受。这个道理不明白么？所以，你要反驳他，那就得用相同的语言来说明，不过这有点困难，首先你得有大样本数据，其次你还得知道什么叫“内生性”。 好吧，趁着这个机会，我来说明下什么叫内生性。我非计量科班，所以如有错误，欢迎大家批评指正或者补充。
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三个变量：发文数量（#CSSCI），非985的dummy，学术能力（注意，方便分析，我定义的学术能力很宽泛，包括学术环境，激励机制，科研时间等等）
与此同时，假设985与学术能力正相关，这个总没异议吧--------（假设1）
这个导致了内生性问题，待会再说。
假设正确的回归方程为：
#CSSCI=a×非985+b×学术能力+u------------（1）
如果有歧视，则a<0, b的符号自然是大于0。
系数a的经济学含义是什么？
答： 给定学术能力，一个人从985变成非985后，CSSCI发表数量变化了多少，通俗的说：比如一个985高校毕业的博士，找了个211的工作，毕业前一年和后一年发表数量的变化（假设这学生毕业后没怎么看书，两个学校学术环境相同，因此学术能力没有提高）。
基于（1）的分析结果可以说真实反应了985对于发表的影响（或者说歧视效应是否存在）（平均意义上）：如果a在10%的显著性水平下不显著（stata中p值>0.1），则表明歧视效应并不显著。
如果忽略学术能力，会出现什么情况？这涉及到内生性问题。
假设，某人做下面的回归：
#CSSCI=a×非985+e-----------（2）
残差e=b×学术能力+u。由于学术能力和985正相关，所以e和非985相关，从而具有内生性，估计得到的a是有偏的（见下文分析）。
方程2回归得到的a（记为a2）具有什么含义？
答： 一个人从985变成非985后，CSSCI发表数量变化了多少，（注意：没有控制学术能力这个变量，即学术能力也可能会变化）。 即 a2=#CSSCI（非985）-#CSSCI（985）。如果这个差小于0，是否真的代表985学校有利于发表？回答是否定的。因为，从985到非985，学术能力也会下降（比如科研环境变差），这是因为985与学术能力正相关（见假设1）。因此，你在这个回归中得到的a2其实是：真实的a+b×学术能力变化。由于b>0,学术能力变化为负，因此a2<a。真实不存在歧视（a=0），而你估计的a2则是小于0，也就是说，你高估了期刊歧视的程度，你的结果是biased。
结论：抱怨歧视与否没用，好好提高文章质量，个人学术能力才是王道。
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