互为因果关系一定会导致内生性问题吗？

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审稿意见返回来说文章存在内生性问题，但我认为没有，各位大神们给拿拿主意：
模型是：Y=a+bD+cZ+u
其中，Y是成绩，D是“尖子生”哑变量，Z是个人能力。我的文章的意思是说理论上成绩应该被个人能力完全解释，但实际上即使在控制了个人能力的基础上，“尖子生”这种身份依然可以为其获得额外的分数（即老师判卷的时候会仅仅因为一个人是尖子生而多给一些分数）。
审稿人认为：成绩高的当然是尖子生，尖子生成绩当然高，二者互为因果，所以存在内生性问题。
但我认为：成绩高和成为尖子生虽然表面上互为因果，但背后的驱动因素都是个人能力强（即个人能力强导致对了一个人成绩高，也导致了一个人成为尖子生），当我把个人能力完全控制住了之后，二者不再直接相互影响了，因此不存在内生性。（根据Frisch-Waugh定理，系数b衡量了Y除去Z的影响和D除去Z的影响后的相关系数）
想听听各位大牛们的意见，谢谢！

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关键词：内生性问题 因果关系 互为因果 性问题 内生性 审稿意见 文章 模型

自己顶一下！各位大神帮帮忙！

求助啊！！！再顶一些！！

审稿人说的没错，互为因果，你必须考虑内生性问题，可能IV难找。这和背后驱动因素没有直接关系。

leewinjing 发表于 2013-11-8 15:19
审稿人说的没错，互为因果，你必须考虑内生性问题，可能IV难找。这和背后驱动因素没有直接关系。

可是内生性变量是虚拟变量，即使找到工具变量后，第一阶段的最小二乘需要用非线性回归，根据most harmless economitrics那本书上的说法，是不是会对系数估计准确性产生影响啊？

自己再顶一下！！

shichu 发表于 2013-11-8 18:06
可是内生性变量是虚拟变量，即使找到工具变量后，第一阶段的最小二乘需要用非线性回归，根据most harmles ...

是虚拟变量，可以考虑使用PSM更好

leewinjing 发表于 2013-11-8 22:20
是虚拟变量，可以考虑使用PSM更好

额...这个比较难match啊，如果找到了一个连续型变量做哑变量的工具变量可以吗？

shichu 发表于 2013-11-8 22:21
额...这个比较难match啊，如果找到了一个连续型变量做哑变量的工具变量可以吗？

PSM要比找IV容易多了

leewinjing 发表于 2013-11-8 22:24
PSM要比找IV容易多了

我的意思是不好解释啊，这里的尖子生是指各方面都优秀的，无论从几个维度去match，都很难说能够和原来的经济含义是一样的，况且我现在已经找到一个非常好的IV了，只不过是连续型的。还有一个问题是，如果内生性变量和其他变量有交互项怎么办啊？版主是好人！：）