用面板数据做因果分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 史蒂芬·E.芬克尔（Steven E.Finkel） 著，吴晓刚 编，李丁 译

图书标签:

• 面板数据
• 因果推断
• 计量经济学
• 数据分析
• 统计学
• 经济学
• 固定效应
• 随机效应
• DID
• 合成控制法

出版社： 格致出版社 ， 上海人民出版社

ISBN：9787543226142

版次：1

商品编码：11905192

包装：平装

丛书名： 格致方法·定量研究系列

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

页数：154

字数：92000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：奇幻爱好者 影视爱好者 对当代奇幻、科幻插画有兴趣的读者

《用面板数据做因果分析》一书通过运用大量真实的案例，阐明了面板数据带来的因果推论机会，并展示了克服各种分析障碍的方法。面板数据是因果分析的内容之一，本书聚焦于面板数据建模及几个重要的模型，分别进行阐述，相信可以使读者更深入地了解这种重复数据调查方法。

内容简介

《用面板数据做因果分析》对适用于面板数据分析的各种模型进行了概览，特别关注了跟踪调查优越于截面研究设计的主要领域：变量间因果关系的分析，还讨论两种关于使用面板数据进行因果分析的互补性观点。本书呈现了面板数据强化因果推论过程的多种方式，并演示了如何估计各种含有不同时滞设定、交互影响及测量不完美变量的模型。

作者简介

史蒂芬?E.芬克尔（Steven E.Finkel）
美国维吉尼亚大学政府与国际事务系的副教授。在《美国政治科学评论》、《美国政治学杂志》、《政治学杂志》、《公共态度季刊》等学术期刊上发表了很多关于政治参与、公共态度以及定量研究方法的文章。

目录

序
第1章 导论
第2章 用面板数据来对变化进行建模
第1节 变化得分模型与滞后内生变量的角色
第2节 稳定得分模型的估计
第3节 其他滞后设定
第4节 面板模型估计中的问题
第3章 交互因果模型
第1节 交叉滞后作用模型
第2节 同步作用模型
第3节 交叉滞后及同步作用模型
第4章 测量误差模型
第1节 基本概念
第2节 单指标模型
第3节 多指标模型
第5章 虚假相关及自相关的扰动项
第1节 公因子模型
第2节 不可测量变量模型
第6章 关于在面板分析中进行因果推论的结语
附录
注释
参考文献
译名对照表

精彩书摘

上一章的模型都假定X和Y之间为单向关系，也就是说，只有X影响Y，不存在相反的影响。在有些情况下，这一假定完全适用。例如，在分析种族等先天特征对个体收入变化的影响模型中，或者模拟成年前期的经历对后来的政治及社会取向的研究中，变量之间的时间顺序（进而潜在的因果次序 potential causal）是清楚的。在另一些情况下，理论原因将避免对交互因果关系的检验，如，在试图模拟一组被长期观察的国家中经济指标对政府声望的影响的研究中就是这样。在这种模型中 、 和（或） 可以被当作相应方程中的外生变量来对待，而参数估计可以通过OLS回归获得，或者，如果没有测量误差或自相关误差项的假定无法满足的话，通过后面章节即将讨论的其他方法来获得。
不过在很多分析中，单向因果（unidirectional causality）假定是站不住脚的，而且实际上，之所以要进行跟踪数据分析的主要原因之一就是为了确定所关心变量之间的因果顺序。例如，在前面的章节中我们假设群体成员资格会影响一个人的抗议行为倾向，而个体长期的政党认同会决定其在一次竞选过程对总统候选人的感觉；但是有关的参与及组织动员理论认为参与抗议活动可能会导致个体参与更多具有抗议倾向的组织，而政治参与理论认为对政治候选人的态度也会改变个体长期的政党认同。在这些情况下，不同理论将导致我们怀疑X和Y之间为交互因果关系。
相对于截面分析，面板数据在检验变量间可能的交互因果作用上具有绝对优势。由于截面数据是在一个时点上收集的，交互效应模型中只能设定一个变量对另一个变量的同步或同时因果作用，而且对交互因果作用的估计需通过将外部变量整合进“工具变量（instrumental variables）”分析或两阶段最小二乘分析来进行（Berry，1984）。不过，下面我们将看到，这些方法成功与否取决于模型是否满足几个有关这些外部变量与X、Y及相应方程的扰动项（disturbance terms）的关系的严格假定。如在第2章中看到的，面板设计的历时特性允许研究者估计带滞后因果作用的模型，在这种模型中X的早前值会影响Y的未来取值（或Y的变化），或者相反（Y的早前值会影响X的未来值）。另外，带有同步或同时因果作用的模型可以在不对外部工具变量的影响做出假定的情况下得到识别和估计，这些假定可能是靠不住的，但在截面研究中却是必要的。

前言/序言

《面板数据因果推断：原理、方法与实践》 前言 在现实世界的经济、社会、政策等诸多领域，我们常常需要回答“为什么”的问题：为什么某项政策会提高就业率？是什么因素导致了企业盈利能力的差异？某种干预措施是否真的带来了预期的健康效益？这类问题本质上是关于因果关系的探索。然而，在现实观察数据中，直接从相关性推断因果关系常常是误导性的。数据中的相关性可能源于潜在的混淆因素，或者因果关系的方向本身就难以确定。 本书正是为了应对这一挑战而生。我们聚焦于一种强大的数据结构——面板数据（Panel Data），并深入探讨如何利用它来进行严谨的因果推断。面板数据，也称为纵向数据（Longitudinal Data），是指对同一组研究对象（如个人、家庭、企业、国家）在不同时间点上进行多次观测所收集的数据。它巧妙地结合了横截面数据（Cross-sectional Data）和时间序列数据（Time-series Data）的优势，能够同时捕捉个体异质性（Individual Heterogeneity）和时间动态（Temporal Dynamics），为解决因果识别难题提供了得天独厚的条件。 本书的写作目标是为读者提供一套系统、全面且实用的面板数据因果推断理论框架和操作指南。我们不仅仅介绍统计模型，更注重解释这些模型背后的经济学和统计学逻辑，以及它们如何在实际研究中被应用。我们相信，理解“为什么”比仅仅掌握“怎么做”更为重要。因此，本书将深入剖析各种因果推断方法的假设条件、优势与局限，并结合丰富的案例研究，展示如何将理论知识转化为解决实际问题的能力。 第一部分：因果推断的基本概念与挑战 在踏入面板数据因果推断的浩瀚领域之前，我们需要建立坚实的理论基础。本部分将首先回顾因果推断的核心概念，强调“因果关系”与“相关性”之间的本质区别。我们将引入因果推断的“黄金标准”——随机对照试验（Randomized Controlled Trials, RCTs），并解释其为何能够有效地解决混淆偏误（Confounding Bias），但也指出其在许多现实场景中难以实施或存在伦理限制。 随后，我们将深入探讨在非实验性研究中，尤其是利用观测数据进行因果推断时所面临的普遍挑战。混淆偏误（Confounding Bias）是其中最为核心的问题。我们将详细阐述混淆偏误的来源，例如遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias）、选择偏误（Selection Bias）以及测量误差（Measurement Error）等。理解这些偏误的根源，是后续掌握面板数据因果推断方法论的关键。 本书还将介绍几个重要的因果推断框架，例如潜在结果框架（Potential Outcome Framework），也称为Rubin因果模型。我们将通过直观的例子，解释“反事实”（Counterfactual）的概念，以及如何通过比较实际结果和反事实结果来定义和估计因果效应。此外，我们还将简要介绍结构性因果模型（Structural Causal Models, SCMs）及其在图模型（Graphical Models）中的应用，为理解更复杂的因果结构打下基础。 第二部分：面板数据的优势与基本模型 本部分将聚焦于面板数据本身的特性，阐述其为何成为因果推断的有力工具。我们将详细介绍面板数据的基本结构，包括横截面维度（个体）和时间维度（时间点），并讨论不同类型的面板数据，如平衡面板（Balanced Panel）和非平衡面板（Unbalanced Panel）。 我们将深入探讨面板数据如何帮助我们解决因果推断中的核心挑战，特别是如何控制个体特异性（Unobserved Individual Heterogeneity）。我们将介绍面板数据模型中最基础但至关重要的两种设定：固定效应模型（Fixed Effects Model, FEM）和随机效应模型（Random Effects Model, REM）。 固定效应模型（FEM）：我们将详细解释固定效应模型的原理，即通过在模型中引入个体固定效应（或称个体截距）来“吸收”那些不随时间变化的、且可能与处理变量相关的、但又无法被观测到的个体特异性因素。我们将讨论“类比处理”（Within Transformation）和“差分”（First-differencing）等处理固定效应的数学推导和实际应用。重点将放在理解固定效应模型如何提供“同一主体在不同时间点”的比较，从而有效地控制了个体层面的混淆因素。 随机效应模型（REM）：与固定效应模型相对，我们将介绍随机效应模型的假设，即个体特异性被假定为与模型中的其他解释变量无关的随机项。我们将解释在何种情况下随机效应模型是适用的，以及它与固定效应模型在效率和假设条件上的权衡。我们将讨论如何通过似然比检验（Likelihood Ratio Test）或Hausman检验（Hausman Test）来选择固定效应模型还是随机效应模型。 此外，本部分还将介绍面板数据中常用的回归技术，如混合效应模型（Pooled OLS），并解释为何在存在个体异质性时，简单混合效应模型往往会产生有偏估计。我们将通过清晰的数学推导和直观的解释，帮助读者理解不同面板数据模型的内在逻辑和适用场景。 第三部分：高级面板数据因果推断方法 在掌握了面板数据的基本模型后，本部分将进一步深入到更复杂、更具因果识别力的面板数据因果推断方法。这些方法旨在解决那些仅靠固定效应模型难以完全消除的偏误，例如内生性（Endogeneity）、时变混淆因素（Time-varying Confounders）以及处理效应的异质性（Heterogeneous Treatment Effects）等。 工具变量法（Instrumental Variables, IV）与面板数据：我们将介绍如何在面板数据框架下应用工具变量法。重点将放在如何寻找满足“相关性”、“外生性”和“排他性约束”（Exclusion Restriction）的工具变量，以及如何利用面板数据的结构来识别和估计处理效应。我们将详细讲解两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）在面板数据中的应用，以及固定效应工具变量（Fixed Effects IV）等具体模型。 差分中差分法（Difference-in-Differences, DiD）：DiD方法是利用面板数据进行因果推断的强大工具，尤其适用于评估政策或干预措施的效应。我们将详细阐述DiD法的核心思想，即通过比较接受处理的组在处理前后的变化与未接受处理的组在相同时间段内的变化差异，来估计处理效应。我们将深入讨论DiD法的核心假设——平行趋势假设（Parallel Trends Assumption），以及如何通过各种方法来检验和应对其违反。本书将涵盖静态DiD、动态DiD以及多期DiD等多种变体，并展示其在实际研究中的应用。 回归不连续设计（Regression Discontinuity Design, RDD）与面板数据：RDD方法在存在明确的赋值变量（Running Variable）和阈值（Threshold）时，是一种非常接近RCT的准实验方法。我们将介绍如何在面板数据中应用RDD，例如在时间维度或个体维度上构建RDD。我们将详细讲解RDD的关键假设，即在阈值附近，个体的其他特征大致相同，以及如何利用局部线性回归（Local Linear Regression）等技术来估计局部平均处理效应（Local Average Treatment Effect, LATE）。 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）与面板数据：虽然PSM更多地与横截面数据相关，但我们将探讨如何将其扩展到面板数据场景，例如在特定时间点进行匹配，或者利用面板数据中的动态信息来改进匹配质量。我们将讨论面板数据PSM的优势与局限，以及如何将其与固定效应模型等方法结合使用。 事件史分析（Event History Analysis）与面板数据：我们将介绍如何利用面板数据分析事件发生的时间，例如客户流失、产品上市、疾病发作等。我们将探讨生存分析（Survival Analysis）的基本概念，以及Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）在面板数据中的应用，并讨论如何将其与因果推断的框架相结合，来评估特定因素对事件发生概率的影响。 第四部分：实践应用与案例研究 理论的掌握最终需要通过实践来巩固。本部分将通过一系列精心挑选的案例研究，展示如何将本书所介绍的面板数据因果推断方法应用于实际研究中。这些案例将涵盖经济学、社会学、公共卫生、管理学等多个领域，例如： 政策评估：利用DiD方法评估某项财政刺激政策对地区就业率的影响，或者利用RDD分析教育改革措施对学生考试成绩的影响。 市场营销：利用面板数据工具变量法分析广告投入对企业销售额的影响，控制内生性问题。 微观经济学：利用固定效应模型分析家庭收入变化对消费行为的影响，控制不可观测的家庭固定因素。 公共卫生：利用面板数据分析某项健康干预措施对居民健康指标的影响，并考虑个体特异性和时变因素。 在每个案例研究中，我们将详细展示： 1. 研究问题的提出：清晰界定因果关系的研究目标。 2. 数据的收集与整理：介绍所使用数据的类型、变量定义和清洗过程。 3. 方法的选择与论证：解释为何选择特定的面板数据因果推断方法，并论证其适用性。 4. 模型的估计与结果解读：展示具体的模型设定、统计软件的应用，并深入解读估计结果，包括因果效应的大小、显著性以及经济学含义。 5. 稳健性检验：进行各种稳健性检验，以确保研究结果的可靠性，例如改变模型设定、剔除部分样本、使用替代变量等。 6. 结论与研究的局限性：总结研究发现，并讨论其潜在的局限性和未来研究方向。 第五部分：软件实现与进阶主题 为了帮助读者将理论付诸实践，本部分将提供关于如何使用主流统计软件（如Stata, R, Python）实现面板数据因果推断方法的指导。我们将提供具体的代码示例和操作流程，让读者能够快速上手。 此外，本书还将对一些进阶主题进行简要介绍，为有兴趣的读者提供进一步探索的方向，例如： 双重差分（Synthetic Control Method, SCM）：当只有一个处理单元时，如何利用合成控制方法来模拟反事实。 面板数据的内生性处理：更深入地探讨如何处理面板数据中的各种内生性问题，包括动态面板模型（Dynamic Panel Models）中的内生性。 异质性处理效应（Heterogeneous Treatment Effects）：如何估计处理效应在不同子群体中的差异。 贝叶斯面板数据因果推断：介绍贝叶斯方法的视角和应用。 因果推断的诊断与诊断工具：如何评估模型的假设是否满足，以及如何诊断潜在问题。 结语 本书力求成为一本实用、权威的面板数据因果推断指南。我们相信，通过深入理解因果推断的原理，掌握面板数据的强大功能，并熟练运用各种统计工具，研究者们将能够更严谨、更有效地回答现实世界中的“为什么”问题。我们希望本书能够激发您对因果推断的浓厚兴趣，并为您的学术研究和实际工作提供坚实的支撑。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己对计量分析的信心大增。作者的叙述方式非常严谨，逻辑链条紧密，几乎没有跳跃感。我尤其欣赏它在方法论上的深度探讨，不仅仅停留在“如何操作”的层面，更深入到“为什么这么做”的原理层面。对于如何识别和处理内生性问题，书中给出了多种解决方案的对比分析，这种批判性的思维训练对我帮助非常大。它不是一本简单的“工具书”，更像是一位经验丰富的导师在手把手的指导你如何进行高质量的研究。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理数据方面展现了极高的专业水准。它不仅仅关注模型的估计，更强调数据预处理和结果检验的重要性。对于面板数据中常见的异方差、自相关等问题，书中给出了详尽的诊断方法和修正策略，这一点在很多同类书籍中往往是一笔带过的。我个人认为，这些细节恰恰是区分普通分析和优秀研究的关键所在。这本书的价值在于它教会了读者如何以一个“研究者”而非仅仅是“操作者”的身份去看待和处理数据，是非常值得推荐的。

评分☆☆☆☆☆

我特别喜欢这本书的结构安排。它没有一开始就堆砌复杂的数学公式，而是花了相当大的篇幅来构建研究的直觉和背景知识。这种由浅入深的渐进式学习路径，使得即便是对计量经济学有些许畏惧的读者，也能平稳地过渡到更高级的主题。作者的语言风格在保持学术严谨性的同时，又充满了启发性，让人读起来不觉得枯燥乏味。我甚至会把它当作一本参考手册，在遇到具体问题时，随时翻阅相关章节，总能找到清晰的解答和深入的见解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计很有品味，封面素雅大方，拿在手里很有质感。我一直对计量经济学的应用性很感兴趣，尤其是如何将理论模型有效地应用到实际问题中去。这本书的内容编排清晰流畅，从最基础的概念引入，逐步深入到复杂的模型构建和实证分析。作者在讲解时，常常会结合一些经典的案例，让我对抽象的统计概念有了更直观的理解。特别是对于面板数据这种复杂结构的处理，书中提供的具体步骤和注意事项非常详尽，对于初学者来说是一个绝佳的入门向导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性是我最看重的一点。我平时工作中需要处理大量跨期截面数据，很多时候苦于找不到系统性的指导。这本书在这方面做得非常出色，它详细介绍了各种固定效应、随机效应模型的选择标准，以及如何在实际软件中进行操作。书中的代码示例贴合前沿的计量软件，更新及时，这对于我们这些需要立即应用到工作中的人来说，无疑是节省了大量摸索时间。它真正做到了理论与实践的无缝对接。

评分☆☆☆☆☆

一口气买了9本，看了下，挺不错的

评分☆☆☆☆☆

统计专业书籍，买来看看。

评分☆☆☆☆☆

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很好的东西，还是挺不错的！值得耐心去看

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好好好好好好

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很好的东西，还是挺不错的！值得耐心去看

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第一，书正版；

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凑单买的，挺薄的一本小册子。

评分☆☆☆☆☆

不错