根据文献加入控制变量，但是不显著

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楼主现在研究的问题根据国内现有文献加入控制变量，但除了解释变量外，其他变量都不显著。一是因为，我的数据来源和国内现有的不一样，国内现有的实证内文章的数据均来自问卷，而我的来自国泰安；二是，使用国泰安数据里的变量在国内没人这样做，但是国外是文献的。所以问题是，控制变量都不显著，这种情况会被怀疑研究问题很大么？

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关键词：控制变量 国泰安数据 解释变量 数据来源 国泰安

经济上能解释吗？

资源搬运工 发表于 2019-5-2 15:00
经济上能解释吗？

经济理论上没问题，有文献基础支撑

yinhongwen 发表于 2019-5-2 16:26
经济理论上没问题，有文献基础支撑

从回归模型本身而言，不显著的话建议剔除，因为该变量的“贡献小”却易引起共线性问题。从理论上，亦不好解释。其实在回归分析中不苛求每个变量都显著，但不显著也要找到背后的原因，使解释能让读者信服。建议从两个方面考虑：一是变量测量方法是否恰当；二是直接更换控制变量。祝好。

资源搬运工 发表于 2019-5-3 10:36
从回归模型本身而言，不显著的话建议剔除，因为该变量的“贡献小”却易引起共线性问题。从理论上，亦不好 ...

谢谢您的建议，唉，主要是这个经济变量的代理指标特别难找，好不容易找着一个，而且正好和解释变量能够显著，不知道能不能找到其他的控制变量...

加入过多的控制变量是肯定要以统计推断的有效性为代价的。经管专业论文关注的焦点之一是估计值的无偏性，而保证无偏性的普遍作法就是加入控制变量以尽可能最小化内生性问题引发的估计偏误，但这种作法肯定引发统计推断效率的下降。所以保证无偏性和提高统计推断的有效性实际上是一个两难问题，尽可能地满足某一面，另一面也会出现问题，如何实现两者间的平稳始终是建模当中所必须考虑的，这也是建模的艺术性所在。只要你所认为的”控制变量“并没有明显的导致内生性问题，那么可以不用从误差项当中提炼出来作为控制变量置于观测变量序列。上述解析也同样适用于当前文献对GMM一系列纠正内生性偏误方法的滥用。

控制变量显著性一般无需过多关注，但需要关注由此带来的共线性问题

情深深 发表于 2019-5-3 15:41
加入过多的控制变量是肯定要以统计推断的有效性为代价的。经管专业论文关注的焦点之一是估计值的无偏性，而 ...

感谢老师的回答，我有一些感悟了；内生性的遗漏变量问题，应该在文献基础上的模型是可以没多大问题的，我直接用了他们使用的变量；双向因果，我使用了变量的一阶滞后项，应该也能解决部分内生性；这么一梳理，其实回归好像也没多大问题；其实就是想把文章做得更加精致一些，避免受到挑战和质疑；总之，谢谢你

yinhongwen 发表于 2019-5-3 17:26
感谢老师的回答，我有一些感悟了；内生性的遗漏变量问题，应该在文献基础上的模型是可以没多大问题的，我 ...

楼上更多的是从计量方法上讨论了控制变量的问题，但从理论上而言对变量进行控住，主要还是为了考察主要变量的之间“纯影响”。控制变量的显著与否不必过度苛求，毕竟那不是我们关注的焦点问题，即使不显著也不是太大的问题，但还是那句话，最好能从理论上解释清楚“为什么不显著？”，当然这个问题很多人都不关注，甚至包括很多评审专家也选择“无视”。至于楼上强调的“遗漏变量”导致的内生性问题，可能是大部分文献都面临的一个问题，这个可以通过理论与方法（IV、SEM、DID+PSM、SCM等等）得到解决。祝好。