主要观点总结
该文章讨论了计量经济圈中工具变量的使用和相关问题，特别关注了X2作为另一个变量对工具变量W和结果变量Y的因果关系的影响。文章还提到了如何使用工具变量估计方法来分析经济活动（X1）与内战（Y）之间的关系，并讨论了其他研究中声称由天气因素引起的Xj变量对工具变量W在X1影响Y的估计中是否违反排除限制条件的情况。此外，文章还提供了关于工具变量在社会科学因果推断中的应用及相关文献的详细列表。
关键观点总结
关键观点1: 介绍计量经济圈及工具变量的关注焦点
计量经济圈关注计量方法的实际应用和问题解决，工具变量是其中的重要概念。文章介绍了计量经济圈中有关工具变量的讨论，特别是如何应对X2作为另一个变量对工具变量W和结果变量Y的因果关系的影响。
关键观点2: 经济活动与内战关系的工具变量分析
文章讨论了如何使用工具变量估计方法来分析经济活动（X1）与内战（Y）之间的关系，介绍了相关的研究案例和具体分析方法。
关键观点3: 其他研究中Xj变量对工具变量W在X1影响Y估计中的影响
文章详细讨论了其他研究中声称由天气因素引起的Xj变量如何影响工具变量W在X1影响Y的估计中是否违反排除限制条件的情况。通过对各种例外情况的分类和详细解释，展示了如何清晰地表述排除限制条件背后的实质性假设。
关键观点4: 工具变量在社会科学因果推断中的应用及相关文献
文章提供了关于工具变量在社会科学因果推断中的应用及相关文献的详细列表。这些文献涵盖了不同领域的研究，包括经济学、政治学、社会学等，展示了工具变量方法的广泛应用和重要性。
关键观点5: 计量经济圈的社群交流特点
文章最后提到了计量经济圈的社群特征，强调了社群中热情互助、前沿趋势探索、多学科资料分享等特点。建议积极进取和有强烈研习激情的中青年学者到社群交流探讨，互相成就彼此。
正文
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背景知识：
假设论文1将W作为X1的工具变量，用以估计X1对结果变量Y的因果影响；与此同时，论文2提出W同样可以作为另一个变量X2的工具变量（揭示了W与X2之间存在联系）。那是不是因为X2途径的存在，使得W作为X1的工具变量可能会违反排除限制条件呢？
*想一想，排除限制条件要求W只会通过X1这一路径影响结果变量Y，而若另一项研究中也用W作为X2的工具变量，而如果X2与结果变量Y存在某种关系，那就意味着W不太适合作为X1的工具变量。
今天，我们接着用一个个具体示例看看，这些例外情况是如何逻辑自洽的，其中X1是经济活动，Y是内战，而工具变量W是天气，Xj是其他文献中使用W作为工具变量的自变量。
通过应用工具变量（IV）估计方法来分析经济活动（
X
1）与内战（
Y
）之间的关系，下面表格揭示了在特定情况下，其他文献中的变量（
Xj，也是用W作为Xj的IV
）可能不会导致工具变量
W
在
X
1影响
Y
的估计中违反排除限制条件。
表2列出了其他研究中声称由天气因素引起的50个相关的
Xj
变量。表中的“假设（assumption）”列详细展示了这些
Xj
变量的情况。对于每种例外情况的分类的理由和证据，可以在表A1中找到更加详尽的阐释（在后面）。此处的目的并不在于为这些具体的进行辩护，而是向读者展示如何清晰地表述排除限制条件背后的实质性假设，并让读者自行决定是否接受表A1的推理过程。
例如，例外情况2，
将13个
Xj
变量归类为不会导致工具变量
W
在
X
1对
Y
影响的估计中违反排除限制条件，原因在于这些变量实质上是
X
1的一部分。“经济活动”是一个涵盖面极广的概念，它不仅包含了“作物生产”和“收入”等要素，还包括了其他许多相关变量。对于那些以较为狭窄的
X
1定义（例如仅指作物收入）为研究对象的论文，采用天气作为工具变量的方法在当前阶段难以排除这些众多的
Xj
变量。
例外情况4，有两个变量（rebel recruitment和crime）不会导致工具变量W在X1对Y影响的估计中违反排除限制条件，
因为
Xj
是
Y
的一个组成部分。例如，叛乱招募可以合理地视为内战的一个组成部分，而不是一个完全独立的过程。同样，一些学者认为犯罪和内战之间并没有严格的界限，这表明在某些情况下，犯罪活动可能被视为内战的一部分。
例外情况6，
这些情况中
X
1作为中介变量，连接了
W
与
Xj
之间的关系。重要的是，并没有充分的理由相信存在一条不经过
X
1的直接从
W
到
Xj
的因果路径。例如，Ajefu和Abiona（2019）的研究将天气冲击与童工现象联系起来，但他们明确指出这种联系是基于收入的冲击，这表明童工现象属于例外情况6。换句话说，天气变化首先影响了经济活动（即收入），进而影响了童工现象，而不是天气直接导致童工。
相反，虽然天气对移民的影响通常被描述为对收入冲击的反应（如Kleemans & Magruder, 2018；Pugatch & Yang, 2011的研究所示），但也有研究指出天气通过直接导致人口流动的方式影响移民，例如飓风玛利亚对波多黎各移民的影响（DeWaard等人，2020）。在这种情况下，移民并不属于例外情况6，因为天气变化直接导致了移民行为，而不是通过经济活动这一中介变量。
例外情况7中，
Xj
对
Y
没有直接影响。在评估每种情况时，深入研究了相关文献，寻找
Xj
与
Y
之间可能存在的联系，并考虑了文献中未明确讨论但可能合理的联系。例如，目前没有研究指出儿童死亡率会在短期内引发内战，同样，也很难想象会存在这样的因果关系。在研究中涉及的20个
Xj
变量中，有12个被认为与内战有因果联系，而另外8个则没有。这一发现强调了社会科学中大多数内生变量在因果关系上的相互纠缠。
至于例外情况8，认为
Xj
对内战Y的影响完全是通过经济活动X1来传导的。例如，Natalini等（2020）的研究只提出了能量价
格与内战之间联系的经济机制，这意味着能量价格的变化首先影响了经济活动，然后才可能对内战产生影响。
更详尽一些的表格和文献及相关解释：
Reference: Mellon, Jonathan. 2024. “Rain, rain, go away: 194 potential exclusion-restriction violations for studies using weather as an instrumental variable.” American Journal of Political Science。
工具变量，参看1.
内生性问题操作指南, 广为流传的22篇文章
，2.
看完顶级期刊文章后, 整理了内生性处理小册子
，3.
如何寻找工具变量？得工具者得实证计量
，4.
内生性处理的秘密武器－工具变量估
，5.
工具变量在社会科学因果推断中的应用
，6.
为你的"工具变量"合理性进行辩护, 此文献可以作为范例
，7.
没有工具变量、断点和随机冲击，也可以推断归因
，8.
工具变量与因果推断, 明尼苏达Bellemare关于IV的分析
，9.
工具变量IV与内生性处理的精细解读
，10.
我的"工具变量"走丢了，寻找工具变量思路手册
，11.
面板数据里处理多重高维固定效应的神器, 还可用工具变量处理内生性
，12.
豪斯曼, 拉姆齐检验，过度拟合，弱工具和过度识别，模型选择和重抽样问题
，13.
工具变量先锋 Sargan，供参考
，14.
AEA期刊的IV靠不靠谱？
15.
计量大焖锅: iv, clorenz, rank, scalar, bys, xtile, newey, nlcom
，16.
GMM是IV、2SLS、GLS、ML的统领，待我慢慢道来
，17.
IV和GMM相关估计步骤，内生性、异方差性等检验方法
，18.
因果推断IV方法经典文献，究竟是制度还是人力资本促进了经济的发展？
19.
内生变量的交互项如何寻工具变量, 交互项共线咋办
，20.
面板数据、工具变量选择和HAUSMAN检验的若干问题
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IV和Matching老矣, “弹性联合似然法”成新趋势
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IV回归系数比OLS大很多咋回事, 怎么办呢?
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不用IV, 基于异方差识别方法解决内生性, 赐一篇文献
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找不到IV, RD和DID该怎么办? 这有一种备选方法
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内生转换模型vs内生处理模型vs样本选择模型vs工具变量2SLS
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内生性, 工具变量与 GMM估计, 程序code附
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GMM和工具变量在面板数据中的运用
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关于工具变量的材料包, 标题,模型,内生变量,工具变量
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必须使用所有外生变量作为工具变量吗？
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工具变量精辟解释, 保证你一辈子都忘不了
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55.面板数据中heckman方法和程序
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58.2SRI还是2SPS, 内生性问题的二阶段CF法实现
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59.非线性模型及离散内生变量处理利器, 应用计量经济学中的控制函数法！
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最全利用工具变量控制内生性的步骤和代码—在经管研究中的应用
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如何选择合适的工具变量, 基于既有文献的总结和解释！
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