工具变量让我们更接近真相吗?
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发布时间：2024-09-08 11:33
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时间：2024-10-09 13:58
工具变量是否让研究更接近真相？Jiang(2017)的研究指出，这并非总是如此。文章分析了三种可能的情形：
1. 积极性内生性：当SignBiasOLS > 0时，IV估计通常偏低，因为IV方法试图消除嵌入其中的正向选择效应。然而，实际中，这种内生性可能比OLS估计值更大。
2. 纠正性内生性：SignBiasOLS < 0时，IV估计值较高，意味着样本中结果与变量之间的关联可能低估了真实效应。
3. 不确定性：SignBiasOLS = 0时，信息模糊，需要更多证据来确定。
研究发现，IV估计在多数情况下显著超过未使用工具变量的估计，即使这些未使用工具变量的估计可能由于内生性而高估“真相”。这表明，整体上，发表的研究中IV估计并不一定比受内生性影响的简单回归估计更接近未知的参数。
原因包括：如果外生冲击改变治疗概率但不均匀分配，IV估计可能偏离总体平均治疗效应更多；弱工具变量可能导致异常大的估计；以及研究者可能倾向于寻找显著性结果，这可能导致偏差。因此，透明度、IV强度评估和现实检查是改善研究质量的关键步骤。
工具变量让我们更接近真相吗?
3. 不确定性：SignBiasOLS = 0时，信息模糊，需要更多证据来确定。研究发现，IV估计在多数情况下显著超过未使用工具变量的估计，即使这些未使用工具变量的估计可能由于内生性而高估“真相”。这表明，整体上，发表的研究中IV估计并不一定比受内生性影响的简单回归估计更接近未知的参数。原因包括：如果外...
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