实证研究中哪部分最重要? 普林斯顿教授: 测度, 识别, 还是推断是其三大支柱呢?

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① 有意思的实证计量讨论帖, 熬夜肝完了一直的计量困惑！ ② QA: 平方项的IV, 加时间固定符号相反, 滚动窗口回归, 面板分位数输出图, 机制分析中IV, pre5显著咋办 ，③ 主回归不显著, 分组回归却异常显著的研究来了！ ④ 城市*年份联合的FE与他们分开的FE有什么区别? FE如何从一维进化到二维, 三维的? ⑤ 审稿人: 你这个文章实证结构已经过时了！过时了！ ⑥ 当把交互项加入后, 主项的系数符号竟变相反了, 这是咋回事? 如何处理呢？ ⑦ DID可以有2个处理组和1个对照组么? 有相关的参考文献吗?

接着之前社群群友讨论的7个实证中遇到的计量问题（ ① 七大常见计量问题讨论汇总, 涉及控制,异质,机制,DID,DDD,调节,固定,平行,安慰等 、② 关于双重差分DID政策评估中的控制变量选取标准？ ③ 在平行趋势检验中对政策前后系列年份进行缩尾处理？ ④ 使用异方差稳健而不是聚类稳健标准误, 在固定效应模型中能接受吗？ ⑤ 平行趋势通不过, 该采取什么方法来更好地满足平行趋势呢？ ⑥ QA: 基尼太美, 农业数据, 机制检验, 组间差异, 博士论文创新, 控制函数, FM回归 ，⑦ 各种异质性稳健DID方法的特点和优点分别是什么? 为你选择某种估计方法提供客观依据！ ），继续分享一些社群有意义的学术讨论。

请问大佬们，实证研究中哪部分最重要啊？ 有的说是识别，连用三个加以强调，identification, identification, identification。 但也有的说是推断，就是你这个统计推断是否可信呢，比如针对同一模型，你用的是Probit，别人用的是OLS。 还有的说数据获取和清理才是最重要的，这部分会花费70-80%的精力。 搞得很混淆，希望能够从咱们🐂群获得一些意见和想法哈。

好的实证研究，需要有三大支柱作为坚实支撑：

首先， 精确测度（measurement） ：无论是解析政策层面的疑问（如干预措施A的效果如何）还是探索科学领域的谜题（例如需求的弹性究竟多大），都需依赖于对关键变量的准确测度。实际上，过去二十多年间应用微观经济学的显著进步，很大程度上得益于测度技术的提升——我们能够获取更高质量、更可靠的数据。

第二， 合理设计（research design） ：实证研究的设计应具有坚实的理论基础。不能随意添加大量控制变量，然后轻率地宣称不存在混淆因素。相反，研究应巧妙利用数据中的经济特性或制度特征，以实现有效的识别。

第三， 严谨推断（inference） ：实证研究还需具备一套评估估计结果可靠性（reliability）的方法。这不仅关乎结果的准确性，也是对研究结论信任度的重要保障。

尽管在某些情况下，推断可能被视为三个支柱中相对较不重要的一环：一篇优秀的论文往往需要精确的测量和合理的设计，而不一定要求推断过程达到完美无瑕。然而，这并不意味着我们可以忽视推断的重要性。

通常来说，一些基本的标准误估计方法很少会导致结果出现数量级的错误（一个显著的例外是标准误是否需要进行聚类调整的问题）。但如果研究设计存在偏差，那么估计值可能会产生数量级的错误。因此，在实证研究中，识别那些可能导致naive推断产生误导的情况，显得尤为重要。

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