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。
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*可以进一步到社群交流讨论计量问题。 ①关于各种因果识别方法的120份经典实证文献汇总”，②哈佛大学新修订完成的因果推断经典大作免费下载！附数据和code，③因果推断的统计方法总结, 177份文献，④政策评估的计量方法综述, 包括最新因果推断方法，⑤在教育领域使用IV, RDD, DID, PSM多吗? 使用具体文献，⑥看完顶级期刊文章后, 整理了内生性处理小册子，⑤工具变量精辟解释, 保证你一辈子都忘不了，⑦DID, 合成控制, 匹配, RDD四种方法比较, 适用范围和特征，⑧关于双重差分法DID的32篇精选Articles专辑！⑨关于(模糊)断点回归设计的100篇精选Articles专辑！⑩匹配方法(matching)操作指南, 值得收藏的16篇文章等，⑪MIT广为流传的政策"处理效应"读本，⑫DID的研究动态和政策评估中应用的文献综述，⑬最新政策效应评估的四种方法，⑭政策效应评估的基本问题。
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