只做经验研究的经济学研究者是否有必要掌握好高级计量中的推导？
经验研究经济学者的计量“推导”：是锦上添花，还是必不可少？
很多投身于经验经济学研究的学者，他们的核心工作聚焦于从现实世界的数据中提炼规律、检验理论、为政策提供依据。自然而然，他们会投入大量精力去学习和掌握各种计量方法，以期能够更准确、更有效地分析数据。在这种背景下，一个常见的问题浮现：只做经验研究的经济学研究者，是否有必要掌握好高级计量中的“推导”？
这个问题听起来似乎有些多余。毕竟，我们手中的工具箱里已经有了一系列成熟的计量模型和软件，可以直接应用，得出分析结果。但如果深入探究，我们会发现，“推导”这个词，其背后承载的意义远不止于“数学公式的搬运”。对于一位追求严谨和深度的经验研究者而言，掌握计量推导，绝非可有可无的“锦上添花”，而是在某些关键时刻，甚至是“必不可少”的基石。
为什么推导如此重要？
首先，我们需要明确，这里的“推导”并非要求每一位经验研究者都成为纯粹的理论计量学家，花费大量时间钻研抽象的数学证明。更实际的意义在于，理解并能够掌握核心计量方法的逻辑基础、假设条件以及它们是如何被建构起来的。这包括但不限于：
理解模型的“为什么”： 任何一个计量模型，无论是OLS、IV、DID、PSM，甚至是更复杂的面板数据模型或时间序列模型，背后都有一套严谨的数学推导过程。这些推导解释了模型是如何从基本经济理论或统计假设出发，一步步构建出来的。理解了这个过程，我们才能真正明白模型在解决什么问题，它的优势和局限性在哪里。
辨别模型的适用性： 经验研究的魅力在于它能回应现实世界的复杂性。然而，现实世界的数据往往充满了“噪音”和“偏倚”。不同的研究问题，不同的数据特征，对计量方法的要求也不同。如果仅仅是“会用”某个软件命令，而不知道其背后的推导逻辑，我们就很难判断在特定的情境下，我们选择的模型是否真正合适。比如，我们知道IV方法可以解决内生性问题，但理解IV的推导，会让我们更清楚地知道，选择哪个工具变量才算“有效”，以及“弱工具变量”问题究竟是如何产生的，它会如何影响我们的估计结果。
规避潜在的陷阱和误读： 计量分析的每一个步骤，从数据清洗、变量选择、模型设定，到结果解释，都可能隐藏着陷阱。如果缺乏对推导的深刻理解，我们很容易在解释结果时犯下“机械套用”的错误。例如，我们得到一个显著的回归系数，但如果不知道OLS的“无遗漏重要变量”假设，我们就可能错误地将相关性解读为因果性。同样，在处理时间序列数据时，如果不知道ARIMA模型是如何通过差分和移动平均来捕捉序列依赖性，我们就可能误用某个模型，导致预测失准或推断错误。
灵活应对研究中的挑战： 现实的研究场景总是充满了意想不到的挑战。数据可能不完美，理论假设可能需要调整，或者需要将现有的方法进行一定的创新性应用。如果研究者对计量方法的推导有扎实的理解，他就能在面对这些挑战时，拥有更大的灵活性和创造力。他可以根据具体情况，对模型进行微调，或者寻找替代性的方法，而不是被动地局限于某个固定的“套路”。
推导与经验研究的实际结合点：
那么，对于一位专注于经验研究的经济学家来说，掌握推导具体体现在哪些方面呢？
1. 模型的选择和设定：
OLS的局限性与IV的诞生： 为什么OLS在存在内生性时会有偏？理解OLS的推导，尤其是其“无遗漏重要变量”和“外生性”的假设，就能明白当这些假设被打破时，OLS估计量会变得有偏。而IV方法的推导，则清晰地展示了如何通过一个与内生解释变量相关但与扰动项不相关的工具变量，来“隔离”内生性，从而获得无偏的因果效应估计。这直接影响了研究者在面对内生性问题时，是否会想到并正确应用IV。
DID的“平行趋势”假设： 双重差分法（DID）是常用的政策评估方法。其核心识别假设是“平行趋势”。理解DID模型回归形式的推导，特别是它如何通过比较处理组和控制组的差异变化来估计处理效应，就能更深刻地理解“平行趋势”假设的含义——即在没有政策干预的情况下，处理组的趋势会与控制组相似。一旦我们能理解这个假设的来源，我们就会更加审慎地检验它，并选择合适的控制变量来使其成立。
PSM的“可忽略性”： 倾向得分匹配（PSM）是另一种处理效应估计方法。它的核心是要求“可忽略性”（Unconfoundedness），即在给定倾向得分的情况下，处理分配是独立的。了解PSM的推导，尤其是其通过匹配来模拟随机实验的过程，能帮助我们理解为什么“可忽略性”如此重要，以及我们在匹配时需要考虑哪些协变量，以期更好地满足这个条件。
2. 结果的解释和审慎：
系数的因果含义： regression coefficient的系数并非总是因果效应。理解OLS推导中的扰动项，可以帮助我们区分相关性和因果性。例如，当我们估计一个关于教育和收入的回归时，如果遗漏了“能力”这个重要变量，那么教育的系数可能包含了能力对收入的影响，而不仅仅是教育本身的因果效应。
标准误的推导与聚类： standard errors的计算方式直接影响了我们对统计显著性的判断。理解标准误是如何从模型残差和设计矩阵推导出来的，就能明白为什么在存在异方差或序列相关的情况下，我们需要使用稳健标准误（robust standard errors）或聚类标准误（clustered standard errors）。知道这些“纠正”是如何发生的，我们才能更准确地评估我们结果的可靠性。
模型诊断的重要性： residual analysis（残差分析）是模型诊断的关键。理解残差在模型推导中的角色，有助于我们发现模型设定是否合理，是否存在异方差、自相关等问题。比如，我们通过模型推导得知，OLS的有效性要求残差是独立同分布的。一旦我们通过绘制残差图发现存在某种模式，我们就知道模型可能需要修改。
3. 方法创新与拓展：
从简单到复杂： 很多新的计量方法，都是在已有方法的基础上进行拓展或修正的。例如，面板数据模型（fixed effects, random effects）就是在OLS的基础上，考虑了同一主体在不同时间点的相关性。理解OLS的推导，是理解这些更复杂模型的基础。
针对性解决问题： 如果研究者需要处理一些非常特殊的问题，例如，特定类型的数据缺失，或者需要估计一种非标准的因果效应，那么对计量方法推导的理解，就可能成为他设计新方法或改进现有方法的核心能力。
“必要性”的程度：
当然，“有必要掌握好”的程度，也因研究者的具体研究方向和目标而异。
对于基础的经验研究： 对于初学者或主要关注直接应用标准化方法的学者，理解核心模型（如OLS、基本的面板模型）的推导逻辑，掌握其关键假设和解释，就已经能极大地提升研究质量。
对于深入的因果推断： 如果研究者致力于进行严谨的因果推断，例如在政策评估、行为经济学等领域，那么对IV、DID、PSM、RDD等方法的推导的深入理解，几乎是必不可少的。这能帮助他们设计出更有效的研究方案，并对研究结果进行更审慎的解释。
对于方法的创新或复杂应用： 对于那些希望在计量方法上有所建树，或者需要处理极其复杂数据情况的研究者，则需要更扎实的推导功底。
最后，如何“掌握好”？
掌握好推导，并非要钻牛角尖，而是要抓住核心：
从经典的教材入手： Wooldridge, Angrist & Pischke 等作者的经典计量经济学教材，是理解推导的绝佳起点。它们以清晰的逻辑和易懂的语言，解释了核心方法的构建过程。
带着问题去学： 不要为了推导而推导，而是带着自己在研究中遇到的具体问题，去理解某个方法是如何解决这个问题的。例如，“我为什么需要IV？它的推导是如何克服内生性的？”
多动手计算： 尝试自己用Stata、R等软件，对一些模拟数据进行计算，观察不同设定对结果的影响。这有助于将抽象的公式与实际操作联系起来。
与同行交流： 与有经验的学者讨论，听他们如何解读方法，如何应用，也能从另一个角度加深理解。
总而言之，对于一名追求严谨和深度的经验经济学研究者而言，掌握高级计量中的推导，并非一种“可选项”，而是在面对复杂研究问题、规避研究陷阱、以及进行有意义的因果推断时，一种关键的能力。它让你从一个“计量工具的使用者”，蜕变为一个“计量方法的理解者”，从而在学术研究的道路上走得更远、更稳健。
很多投身于经验经济学研究的学者，他们的核心工作聚焦于从现实世界的数据中提炼规律、检验理论、为政策提供依据。自然而然，他们会投入大量精力去学习和掌握各种计量方法，以期能够更准确、更有效地分析数据。在这种背景下，一个常见的问题浮现：只做经验研究的经济学研究者，是否有必要掌握好高级计量中的“推导”？
这个问题听起来似乎有些多余。毕竟，我们手中的工具箱里已经有了一系列成熟的计量模型和软件，可以直接应用，得出分析结果。但如果深入探究，我们会发现，“推导”这个词，其背后承载的意义远不止于“数学公式的搬运”。对于一位追求严谨和深度的经验研究者而言，掌握计量推导，绝非可有可无的“锦上添花”，而是在某些关键时刻，甚至是“必不可少”的基石。
为什么推导如此重要？
首先，我们需要明确，这里的“推导”并非要求每一位经验研究者都成为纯粹的理论计量学家，花费大量时间钻研抽象的数学证明。更实际的意义在于，理解并能够掌握核心计量方法的逻辑基础、假设条件以及它们是如何被建构起来的。这包括但不限于：
理解模型的“为什么”： 任何一个计量模型，无论是OLS、IV、DID、PSM，甚至是更复杂的面板数据模型或时间序列模型，背后都有一套严谨的数学推导过程。这些推导解释了模型是如何从基本经济理论或统计假设出发，一步步构建出来的。理解了这个过程，我们才能真正明白模型在解决什么问题，它的优势和局限性在哪里。
辨别模型的适用性： 经验研究的魅力在于它能回应现实世界的复杂性。然而，现实世界的数据往往充满了“噪音”和“偏倚”。不同的研究问题，不同的数据特征，对计量方法的要求也不同。如果仅仅是“会用”某个软件命令，而不知道其背后的推导逻辑，我们就很难判断在特定的情境下，我们选择的模型是否真正合适。比如，我们知道IV方法可以解决内生性问题，但理解IV的推导，会让我们更清楚地知道，选择哪个工具变量才算“有效”，以及“弱工具变量”问题究竟是如何产生的，它会如何影响我们的估计结果。
规避潜在的陷阱和误读： 计量分析的每一个步骤，从数据清洗、变量选择、模型设定，到结果解释，都可能隐藏着陷阱。如果缺乏对推导的深刻理解，我们很容易在解释结果时犯下“机械套用”的错误。例如，我们得到一个显著的回归系数，但如果不知道OLS的“无遗漏重要变量”假设，我们就可能错误地将相关性解读为因果性。同样，在处理时间序列数据时，如果不知道ARIMA模型是如何通过差分和移动平均来捕捉序列依赖性，我们就可能误用某个模型，导致预测失准或推断错误。
灵活应对研究中的挑战： 现实的研究场景总是充满了意想不到的挑战。数据可能不完美，理论假设可能需要调整，或者需要将现有的方法进行一定的创新性应用。如果研究者对计量方法的推导有扎实的理解，他就能在面对这些挑战时，拥有更大的灵活性和创造力。他可以根据具体情况，对模型进行微调，或者寻找替代性的方法，而不是被动地局限于某个固定的“套路”。
推导与经验研究的实际结合点：
那么，对于一位专注于经验研究的经济学家来说，掌握推导具体体现在哪些方面呢？
1. 模型的选择和设定：
OLS的局限性与IV的诞生： 为什么OLS在存在内生性时会有偏？理解OLS的推导，尤其是其“无遗漏重要变量”和“外生性”的假设，就能明白当这些假设被打破时，OLS估计量会变得有偏。而IV方法的推导，则清晰地展示了如何通过一个与内生解释变量相关但与扰动项不相关的工具变量，来“隔离”内生性，从而获得无偏的因果效应估计。这直接影响了研究者在面对内生性问题时，是否会想到并正确应用IV。
DID的“平行趋势”假设： 双重差分法（DID）是常用的政策评估方法。其核心识别假设是“平行趋势”。理解DID模型回归形式的推导，特别是它如何通过比较处理组和控制组的差异变化来估计处理效应，就能更深刻地理解“平行趋势”假设的含义——即在没有政策干预的情况下，处理组的趋势会与控制组相似。一旦我们能理解这个假设的来源，我们就会更加审慎地检验它，并选择合适的控制变量来使其成立。
PSM的“可忽略性”： 倾向得分匹配（PSM）是另一种处理效应估计方法。它的核心是要求“可忽略性”（Unconfoundedness），即在给定倾向得分的情况下，处理分配是独立的。了解PSM的推导，尤其是其通过匹配来模拟随机实验的过程，能帮助我们理解为什么“可忽略性”如此重要，以及我们在匹配时需要考虑哪些协变量，以期更好地满足这个条件。
2. 结果的解释和审慎：
系数的因果含义： regression coefficient的系数并非总是因果效应。理解OLS推导中的扰动项，可以帮助我们区分相关性和因果性。例如，当我们估计一个关于教育和收入的回归时，如果遗漏了“能力”这个重要变量，那么教育的系数可能包含了能力对收入的影响，而不仅仅是教育本身的因果效应。
标准误的推导与聚类： standard errors的计算方式直接影响了我们对统计显著性的判断。理解标准误是如何从模型残差和设计矩阵推导出来的，就能明白为什么在存在异方差或序列相关的情况下，我们需要使用稳健标准误（robust standard errors）或聚类标准误（clustered standard errors）。知道这些“纠正”是如何发生的，我们才能更准确地评估我们结果的可靠性。
模型诊断的重要性： residual analysis（残差分析）是模型诊断的关键。理解残差在模型推导中的角色，有助于我们发现模型设定是否合理，是否存在异方差、自相关等问题。比如，我们通过模型推导得知，OLS的有效性要求残差是独立同分布的。一旦我们通过绘制残差图发现存在某种模式，我们就知道模型可能需要修改。
3. 方法创新与拓展：
从简单到复杂： 很多新的计量方法，都是在已有方法的基础上进行拓展或修正的。例如，面板数据模型（fixed effects, random effects）就是在OLS的基础上，考虑了同一主体在不同时间点的相关性。理解OLS的推导，是理解这些更复杂模型的基础。
针对性解决问题： 如果研究者需要处理一些非常特殊的问题，例如，特定类型的数据缺失，或者需要估计一种非标准的因果效应，那么对计量方法推导的理解，就可能成为他设计新方法或改进现有方法的核心能力。
“必要性”的程度：
当然，“有必要掌握好”的程度，也因研究者的具体研究方向和目标而异。
对于基础的经验研究： 对于初学者或主要关注直接应用标准化方法的学者，理解核心模型（如OLS、基本的面板模型）的推导逻辑，掌握其关键假设和解释，就已经能极大地提升研究质量。
对于深入的因果推断： 如果研究者致力于进行严谨的因果推断，例如在政策评估、行为经济学等领域，那么对IV、DID、PSM、RDD等方法的推导的深入理解，几乎是必不可少的。这能帮助他们设计出更有效的研究方案，并对研究结果进行更审慎的解释。
对于方法的创新或复杂应用： 对于那些希望在计量方法上有所建树，或者需要处理极其复杂数据情况的研究者，则需要更扎实的推导功底。
最后，如何“掌握好”？
掌握好推导，并非要钻牛角尖，而是要抓住核心：
从经典的教材入手： Wooldridge, Angrist & Pischke 等作者的经典计量经济学教材，是理解推导的绝佳起点。它们以清晰的逻辑和易懂的语言，解释了核心方法的构建过程。
带着问题去学： 不要为了推导而推导，而是带着自己在研究中遇到的具体问题，去理解某个方法是如何解决这个问题的。例如，“我为什么需要IV？它的推导是如何克服内生性的？”
多动手计算： 尝试自己用Stata、R等软件，对一些模拟数据进行计算，观察不同设定对结果的影响。这有助于将抽象的公式与实际操作联系起来。
与同行交流： 与有经验的学者讨论，听他们如何解读方法，如何应用，也能从另一个角度加深理解。
总而言之，对于一名追求严谨和深度的经验经济学研究者而言，掌握高级计量中的推导，并非一种“可选项”，而是在面对复杂研究问题、规避研究陷阱、以及进行有意义的因果推断时，一种关键的能力。它让你从一个“计量工具的使用者”，蜕变为一个“计量方法的理解者”，从而在学术研究的道路上走得更远、更稳健。
网友意见
看你要做到什么程度。
英国喜欢用星来衡量杂志的档次，比如说：AER ECMA这样的算是4+星，JET EJ这样的是4星，Journal of Banking and Risk, Journal of Contemporary Economics 这样的3星，Review of Industrial Organisation 2星，Information and Economic Policy 1星。具体请Google ABS Journal Ranking。
部分三星杂志，以及三星以下绝大部分的杂志，题主的说法是对的。不需要学会计量原理也能发，知道软件怎么用的，知道大概用什么方法，直接找数据，套方法就行了，如果不能发表，一般也不会是计量技术上拖的后腿。目前经济学实证文章很多还是在用基础的OLS，基本上会个stata,SPSS或者SAS的一些粗浅的知识就够用了。
但是如果你想把活做的更细一点，更精致一点，冲击好的三星或者四星杂志，那么懂原理是必需的。因为这个时候需要你深入的理解你所面临的问题，然后根据原理去判断你备选的计量方法的优劣，有时候还需要做一些修修补补，来解决某些很棘手的内生性问题等等，如果只会套用stata命令，这些活是干不来的。
如果一直是这个姿势水平，那是无法得窥大道的。就像编程序只会背系统自带库的接口一样，终究是在食物链的下游，核心竞争力弱，一旦系统库自己出了问题，完全没有debug的能力，挺痛苦的。
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