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论文的变量前沿信息_论文中的变量怎么找(2024年12月实时热点)

内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

论文的变量

导师给的Stata实证分析范本，真香！𐟥𙊥䧥彯𜌤𛊥䩦ˆ‘想和大家聊聊Stata实证分析的那些事儿。最近我在导师的指导下，终于搞定了论文第四章的实证分析部分，真的是收获满满！特别是工具变量法（IV），这个方法真的是解决内生性问题的神器。不过，要说清楚工具变量的合理性，那可是关键中的关键。工具变量法的两大条件 𐟛 ️ 工具变量法有两个核心条件：相关性：工具变量必须和内生解释变量相关。这个相对容易说明，只要找个相关的变量就行。外生性：工具变量不能和扰动项相关。换句话说，它只能通过内生解释变量影响被解释变量，不能有其他途径。外生性的挑战 𐟤” 外生性这部分就比较麻烦了。如果只有一个工具变量，那就很难验证它的外生性。通常我们需要通过“过度识别检验”来验证，但这个方法也有其局限性。如果工具变量的个数和内生变量的个数相等，那就无法从统计上验证外生性假设。如何说明外生性 𐟓 所以，我们通常的做法是进行定性讨论。具体步骤如下：说明工具变量不会直接影响被解释变量。列出所有工具变量可能影响被解释变量的渠道。对所有可能的渠道进行逐个“剖析”，排除除内生解释变量以外的所有渠道（排他性约束）。如果能找到数据，可以将渠道变量对工具变量进行回归，看其显著性。个人小经验 𐟌Ÿ 我自己在做实证分析的时候，也遇到过很多坑。比如，找工具变量就花了我不少时间，更别提还要找两个以上的工具变量来做过度识别检验了。有时候，数据也不一定支持你的假设，这时候就需要反复调整和尝试。不过，经过导师的指导和自己的努力，终于搞定了这部分内容。看着那份精美的Stata分析范本，真的是满满的成就感！如果你也在为实证分析发愁，不妨试试这个方法，或许也能找到灵感哦！希望我的分享对大家有帮助！如果有任何问题，欢迎留言讨论～

中介效应：用还是不用？最近，中介效应分析的文章如雨后春笋般涌现，这背后的原因主要有三个：首先，社会科学研究对“科学性”的追求。在朋友的一篇偏理论阐述和现实分析的文章中，专家竟然建议其补充各类检验甚至回归模型，以增强文章的说服力。然而，忽视样本特性和研究目的的“实证研究”只能与“科学性”背道而驰。其次，社会科学研究者对“机制”分析的渴望。不少学者建立了异常复杂的模型，尝试分析研究变量背后的“深层”作用机制，以增强文章的理论深度。最后，各类统计方法的兴起。在中介模型中，变量既可以是显变量，也可以是潜变量，既可以是连续变量，也可以是分类变量，这使得模型的应用范围变大，随着各类方法和软件的配套，“使用”研究方法变得轻而易举。然而，如此火热的“中介效应”论文却受到了一些质疑，有些学者提出要慎用中介，甚至不用中介。那么，如此火热的中介效应到底该不该用，又该如何使用呢？我的观点是：中介效应要用，但要慎用。首先，要用中介的原因很简单——阐释机理。每当有学者质疑中介选取合理性的时候，我都不知道该怎么解释。有中介的模型比没有的中介的模型起码多了一个控制变量，模型解释力已经有所提升。倘若连此中介都视而不见，原先模型的“科学性”是否应当受到更大的质疑呢？我们不能仅仅满足于表面的分析，比如在探究什么家校合作活动有助于提高学生成绩时，就将一系列活动以自变量的形式纳入回归模型；在探究什么评价方式有助于学生认知发展时，就将一系列评价方式以自变量的形式纳入回归模型……我们不能因为阐释机理的能力暂时有限就选择简单化或不阐释，我们不能因噎弃食。那么，究竟应当如何使用中介呢？有以下几点： 1️⃣ 将中介模型的构建建立在扎实的理论阐述和文献梳理上，“文献综述+研究假设”的行文方式会很有帮助。 2️⃣ 关注因果问题。尽管工具变量难以寻找，PSM虚假控制等问题依然难以解决，但我们至少可以避免常识性的反向因果问题。在一篇分析教师批评奖励对学生学业成绩影响的文章中，作者选用了“教师关注”这一中介变量，先不说模型的分析如何“科学”，这一构建过程就充满了疑点。批评或奖励作为反馈的过程，其本身就是教师关注的体现，如果教师不关注学生，又拿什么来批评和奖励学生呢？因字数有限，更多内容请看图二。

𐟎“如何轻松搞定实证论文？跟着这个框架走！写实证论文其实没那么难，只要你有一个大框架，然后往里面填充内容就行啦！下面我来分享一下我的写作经验，希望对你们有帮助！ 1⃣️引言首先，你得说明选题背景、研究意义和主要研究内容。简单介绍一下你的研究主题和为什么要研究它。 2⃣️文献综述接下来是文献综述，包括国内外的相关研究。看看别人是怎么做的，找出你的研究和他们之间的差异。 3⃣️理论分析和研究假设然后是理论分析和假设部分。你需要提出主要假设、中介效应假设和调节效应假设。这些假设将是你的研究设计的基础。 4⃣️研究设计研究设计包括样本选择、变量定义、模型设计和描述性统计。你需要说明你将如何收集数据、如何定义变量、以及你将使用哪些模型和方法进行描述性统计。 5⃣️实证研究这一部分包括基准回归、异质性分析和稳健性检验。你需要展示你的数据和结果，并进行必要的统计分析。 6⃣️进一步研究如果可能的话，可以进一步进行中介作用检验和调节作用检验。这些检验可以增加你的研究的深度和广度。 7⃣️结论与政策最后，你需要总结你的研究结果，并提出一些政策建议。这一部分应该简明扼要，清晰地阐述你的主要发现和结论。希望这个框架能帮到你们，祝大家都能顺利完成实证论文！𐟒ꀀ

《管理世界》中的5个有趣工具变量案例工具变量在实证论文中可是个“利器”，能帮你缓解内生性问题，让普通话题变得有趣起来。今天，我就来分享几个在《管理世界》上看到的有趣工具变量案例，顺便聊聊这些论文的写作范式，供大家参考。数字金融发展与家庭金融资产组合有效性 𐟓ˆ 在这篇论文中，被解释变量是家庭金融资产组合的有效性，用夏普比率（Sharp Ratio）来衡量。核心解释变量是北京大学的数字普惠金融指数（PKU-DFIIC）。而工具变量的选择很有意思：一是到省会城市的球面距离乘以全国数字金融发展指数的均值；二是所在城市7年前的移动电话使用率（市区有移动电话的家庭户数除以市区总户数）。机器人的就业效应：机制与中国经验 𐟤– 这篇论文的被解释变量是企业从业人员数量，核心解释变量是工业机器人进口。工具变量的选择也很巧妙：一是上一年度机器人进口来源国的汇率水平；二是上一年度行业内机器人平均进口强度；三是上一年度地区最低工资水平。数字经济、非农就业与社会分工 𐟌 在这篇论文中，被解释变量是一个虚拟变量，表示是否从事非农工作。核心解释变量是“宽带中国”政策的DID交乘项。工具变量则是到“八纵八横”光缆骨干网节点城市的球面距离乘以是否开始实施“宽带中国”政策的时间虚拟变量。工业机器人、工作任务与非常规能力溢价 𐟒𜊊这篇论文的被解释变量是月工资的自然对数，核心解释变量是“企业是否使用机器人”的虚拟变量。工具变量则是所在城市对机器人使用的补贴强度。交通基础设施建设与产业结构升级 𐟚„ 最后，这篇论文的被解释变量是产业结构指数，核心解释变量是高铁开通的DID交乘项。工具变量则是历史上的铁路发展水平。这些论文不仅在工具变量的选择上很有创意，写作范式也值得大家学习。如果你在实证论文写作上有任何问题，欢迎留言讨论！

𐟓 论文摘要写作指南：轻松掌握八股结构！ 𐟎“ 论文摘要怎么写？别担心，这里有一份详细的写作框架，帮你轻松搞定！摘要（400字左右）研究背景：简要介绍你的研究领域和背景。研究对象：明确指出你研究的具体对象。研究方法：描述你使用的研究方法和数据分析方式。主要结论和贡献：总结你的研究结果和贡献。关键词（3-5个）从题目、中介变量和调节变量中选取关键词。引言（1000字左右）第一段：结合政策背景引入主题X和Y，描述其重要性。第二段：关联到你想研究的主题X对Y的重要影响。第三段：介绍本篇文章的研究贡献。文献综述 X的经济后果研究 Y的影响因素研究文献述评理论分析与研究假设（1000-1500字）主假设：假设H1：X对Y的促进或抑制作用。中介效应假设：假设H2：X通过M1来促进或抑制Y。假设H3：X通过M2来促进或抑制Y。调节效应假设：假设H4：W1对X与Y具有正向/负向调节作用。假设H5：W2对X与Y具有正向/负向调节作用。或者正反主假设：假设H1a：X对Y的促进作用。假设H1b：X对Y的抑制作用。研究设计（1000-1500字）样本选择：交代数据来源、样本选择过程及最终样本数量。变量定义：自变量因变量中介变量调节变量控制变量模型设计：基准回归模型：Yit= o+ Xit + E Controls+  + + Eit（双向固定效应）中介效应检验：Mit= o+ Xit + EControls+ +ht + Eit（三步法） Yit=+ B1Xit + Mit + EControls ++ + Eit 调节效应检验：Yit=+ Xit + Wit + Xi:t xW:t + ZkControls +  ht + Eit（加入交互项）描述性统计相关性分析实证研究基准回归异质性分析：产权性质（国有vs民营）区域因素（东部、西部、中部）其他（结合相关文献）稳健性检验 𐟓ˆ 数据分析：根据模型设计进行数据分析和结果展示。 𐟓Š 图表展示：使用图表直观展示研究结果。 𐟓 结论与讨论：总结研究结果，并进行深入讨论。 𐟓š 参考文献：列出所有引用的文献，确保格式规范。 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚦‘˜要部分要简洁明了，突出研究重点和结论。

大马PHD开题秘籍！嘿，同学们！是不是感觉论文进度慢得像蜗牛？可能是因为你还没搞清楚论文的几对重要关系。别担心，今天我就来帮你理清思路，特别是混合研究方法的开题报告该怎么写。 𐟌Ÿ 第一章：逻辑起点这一章是整篇论文的灵魂，你得搞清楚几个关键点：研究目的、研究问题和研究假设。它们必须一一对应，不能有漏。举个例子：研究目的：探讨变量A对变量B的影响。研究问题：变量A是否促进了变量B？研究假设：变量A对变量B有正面影响。 𐟔 难点解析：问题陈述问题陈述要说明你的研究应该如何，但实际上却如何。这个问题重要到你打算去研究它。比如说，你的研究可能发现了一个新的现象，或者现有的理论有漏洞，这就是你要研究的问题。 𐟓š 第二章：文献综述这一章是展示你对该领域了解的时刻。你需要对所有涉及的变量进行综述。具体方法包括：变量的发展历程测量此变量的方法演进变量与变量间的关系 𐟔 难点解析：理论框架你需要将不同的理论组合起来，形成一个新的框架来支持你的研究。比如说，你可以将两个已有的理论结合起来，形成一个更全面的解释。 𐟔젧쬤𘉧렯𜚦–𙦳•论这一章是最容易暴露你知识短板的地方。特别是对于新手来说，一定要确保你对定量和定性研究方法都有所了解。 𐟔 难点解析：混合研究方法混合研究方法有三种类型：聚敛混合、探索性序贯混合和解释性序贯混合。每种方法有不同的实施程序和抽样方法。建议你在撰写开题报告之前先系统学习一下这些方法。 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚥†…容过于庞杂，写得不详细的地方请谅解。后期我会持续更新有关论文撰写的实操干货，欢迎大家关注、收藏和留言！𐟌Ÿ 希望这些建议能帮到你，祝大家论文顺利！𐟓š

我在新书《自醒》中提到一个词叫做：变量。什么是变量？比如，年龄、性别、体重。变量要点是，它们都可以改变。我们学到的东西，像散落在社交媒体上的信息片段，乱七八糟。有了变量，就好比房间里有了整理箱和抽屉。看这样：学者、专家和知识型的网红会把信息分门别类，放进不同抽屉，还会贴上标签。这些标签，就像变量的名字。比如说：管理、哲学、地理、历史、科技、人工智能等。人们看到标签，就清楚抽屉里有什么。所以，变量帮我们更方便地学习感兴趣的科目，只要知道它在哪即可。但是，随着互联网的发展，图文和视频变得多样化。知识就像金字塔一样，越往上越难，也越理论化。所以，内容从上到下演变成了四种形式：学术论文、教科书、专家总结的内容，还有自媒体文章。学术型知识了解越多，对某些领域底层规律概念了解就越深；而教科书知识，可以揭示复杂事物本质的规律。专家体系，是根据自身领域的经验，总结出来的一套行业方法；自媒体文章，则根据前面几个等级的知识，进行了进一步解读。知识存在差异，是因为社会现代化建设需要发展生产力，这是科技进步和创新的基础，这意味着，大量知识需要不断解读，来适应大家普遍需求。比如：碳中和、碳达峰，普通人很难理解知道的意义。但解读之后，大家就能理解并实践这些理念。当然，这也有不好的地方。以前信息控制得严，现在谁都可以在网上发表看法。这导致了信息的多样性，不同等级的知识划分，使得不同社会群体掌握的内容也不一样，如同（信息茧房）。明白这些，可以得出一个简单的结论：一，某些抽屉内的内容，可能会带有大量主观色彩，影响人的主观思考。二是，系统化的教科书知识和一线专家总结的行业方法，是帮助我们真正理解复杂事物和掌握底层规律的关键。不过，在书中，我谈到变量并不是为了这些结论，而是从人生角度来看。我提出一个问题：现在是80岁生日，家人都在为你庆祝。在即将离开世界的剩余时间里，你希望为他们留下什么？面前有一张6年前的照片，回想这些年经历，你有什么遗憾？我猜，多数人会感到茫然，觉得奋斗了一生，做很多事，能展示的成就却少之又少。为什么会这样？因为时间是一个变量。我们在时间流逝中拼命奔跑，被物质、信息裹挟，却忘了或者哪些事情决定了人生的重要方向。人的一生像函数，受到许多因素影响。但如果能抓住几个核心变量，就能改变方向。所以，我们需要了解变量。

如何设计毕业论文问卷？一步步教你搞定！在写毕业论文的时候，问卷设计真的是个让人头疼的问题。不过，别担心，我来帮你理清楚这个过程。确定研究变量 𐟧 首先，你得从自己的研究问题中提炼出变量。比如说，你要研究“影响消费者观看在线直播购买意图的主观因素”。这里，购买意图是因变量，而主播的影响力、直播间其他观众的评论对消费者的心理影响等是自变量。如果你还想更复杂一点，还可以考虑一些调节变量，比如直播间的音乐风格对消费者心理的影响。设计量表 𐟓Š 接下来就是量表设计了。因为很多潜在变量无法直接测量（比如影响力和心理影响），所以需要测量一些观测变量。这些观测变量通常使用李克特量表来收集数据。常见的李克特量表有5级和7级。找到或设计量表你可以从已有的文献中找到需要的量表，直接使用或者稍微修改一下。如果你需要自己设计量表，那就需要进行探索性因子分析和验证性因子分析。设计量表的常见问题题目要统一：如果你选用5级或7级量表，最好整套题都统一，这样方便之后进行分析。题目要简单清晰：不要在一个问题里问多个问项，或者涉及多个意思。题目越简单、越清晰越好。因子分析：进行因子分析的目的是降维，减少观测变量的数量，探索每个变量的内部结构。至少需要三个以上的观测变量才能进行因子分析。预检验 𐟔 在正式收集数据之前，最好进行预检验，尤其是自己设计的量表。没有进行预检验就采回来的样本，经常会出现信效度检验不过的情况。一般先收50份看信效度和变量系数。确定问卷数量 𐟓‹ 问卷的数量一般没有硬性要求，但样本越小，抽样误差就越大。建议硕士论文一般在200-500份左右。不会分析怎么办？ 𐟤” 别担心，YouTube和Bilibili上有很多优秀的教程和视频，都是很好的学习资源。希望这些建议能帮到你，祝你顺利完成毕业论文！𐟎“

计量论文选题，避坑必看！在写计量实证论文的时候，很多新手在选题阶段因为没有注意到一些坑，结果开题报告一交，实际写作时才发现各种问题，搞得自己措手不及。更糟糕的是，这时候修改题目可能成本巨大，甚至不被允许。所以，我们在选题时一定要尽量避开这些坑。老师结合最近近百位新手的咨询内容和遇到的困难，总结了一些典型的坑，分享给大家：数据可得性 𐟓Š 首先，考虑数据的可得性非常重要。很多选题集中在一些比较微观的领域，数据很难在公开市场找到。比如，有人想研究气候风险如何影响银行贷款的违约，如果真的要做得好，需要拿到各个地点各种气候相关数据，还要拿到银行逐笔贷款的数据，并且要拿到这些贷款的其他关键风险指标作为控制变量。这些数据你能拿到吗？模型复杂度 𐟧补ž‹不一定越复杂越好，尽量不要选择自己不擅长的模型。有些同学看到别人用了什么复杂的模型（如状态空间模型、DCC-GARCH），或者最近流行什么模型（比如动态面板模型、复杂的中介效应），自己也想用，结果实操时把自己搞晕了。有的同学想到的是请外援帮忙，但这个行业坑特别多，没有找到靠谱的老师，结果自己也不懂原理，怎么保证老师给你做的是对的呢？数据分析 𐟓ˆ 在确定选题前，尽可能先尝试进行数据分析，看是否有符合预期的结论。有的萌新论文写到一半了，发现关键变量不显著、系数相反，调了半天也调不过来，导致陷入被动境地。这种情况多出现在因果关系在理论上就不大明确的论点上。前沿性 𐟚€ 非大神，不建议选没人写过或过于前沿的东西。比如，气候风险压力测试现在很热门，但可得到的文献不多，而且多是英文。在写之前，多去期刊论文网站查查，看前人研究是否足够多。其他坑 𐟕𓯸 至于其他坑，网上很多帖子都有，老师就不写一些跟别人重复的了。希望这些建议能帮到大家，避免在选题时踩坑，顺利完成论文写作！

选题实战！实证分析避坑指南 𐟎–‡小白的我，选择了实证分析作为毕业论文的方向，跟着喜欢的导师走上了这条路。经过一番摸索，我总结了一些选题过程中的坑和经验，希望能帮到同样迷茫的你们。 𐟔 首先，选题的大方向很重要。实证分析的核心是研究两个变量之间的关系，所以选题的关键在于找到合适的“自变量”和“因变量”。然而，常见的、有意义的变量关系大多已经被研究过了，而且凭我们现有的知识很难找到新的切入点。 𐟒ᠥ› 此，可以将题目的框架设定为【自变量对因变量的影响，基于中介变量/调节变量的作用】。这样，题目就包含了三个关键词，更容易找到切入点。 𐟓š 在选题过程中，我踩了几个坑。首先，导师建议我找实证分析的文章作为参考，而不是理论分析或案例分析的文章。这一点很重要，因为实证分析更注重数据的支撑。 𐟔 其次，在确定题目时，一定要先查清楚所有变量的数据是否可获取。可以去数据库搜索相关数据来源，看看其他论文是如何获取数据的。这样可以避免盲目选题，导致后续无法进行。 𐟓ˆ 最后，要注意多重共线性的问题。简单来说，就是自变量和中介/调节变量之间不能有相关性。如果相关，就会产生共线性问题。可以通过搜索相关关键词来检验变量之间的关系。 𐟒ᠦ€𛧚„来说，选题是一个不断尝试和探索的过程。如果遇到困难，不妨换个方向试试。说不定换个关键词就能找到一个全新的题目。祝大家都能顺利完成毕业论文！