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今天，暂且围绕一篇文章探讨一个实证研究中的计量模型设计问题：当模型中无法直接控制某个固定效应时，可以采取哪些措施来弥补这一缺陷呢？
Reference: Tang, C., Zhao, L. & Zhao, Z. Does free education help combat child labor? The effect of a free compulsory education reform in rural China. J Popul Econ 33, 601–631 (2020).
在实证研究中，经常遇到这样一个问题：当无法直接控制模型中某个层面的固定效应时，我们应尽可能控制该层面的外生特征变量。
在本文中，作者无法直接控制家庭层面的固定效应，因而无法控制家庭内部子女之间不可观测的共同特征，例如父母的思想观念和心理状态等。
在这种局限下，作者尽量控制家庭层面的外生特征变量，例如父母的年龄、教育水平、净资产，以及家庭人口特征变量，如家庭人口规模和家庭中孩子的年龄段分布。
所以，当你无法控制比如个体或时间固定效应以免共线性问题时，尽可能控制该层面的外生特征变量，以减少遗漏变量偏差。
在控制了这些家庭层面的特征变量后，本文的核心解释变量“Semester”在男孩样本中依然显著为负值。这一结果表明，2006年农村免费义务教育改革确实降低了男孩从事童工的可能性。这一结论与基准回归分析所得出的结果一致。
如果错误地包含了某个已被固定效应涵盖的变量，Stata会自动识别并将其省略。因果推断研究小组展开了一些讨论，欢迎积极参与交流。
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