格致方法定量研究系列：固定效应回归模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 保尔·D.埃里森 著，李丁 译

图书标签:

• 计量经济学
• 固定效应
• 回归分析
• 统计学
• 数据分析
• 经济学
• 研究方法
• 格致方法
• 定量研究
• 面板数据

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543221154

版次：1

商品编码：11043523

包装：平装

丛书名： 格致方法 定量研究系列

开本：32开

出版时间：2012-07-01

用纸：胶版纸

页数：168

正文语种：中文

内容简介

《格致方法定量研究系列：固定效应回归模型》在诸多的社会科学专业里，就如何选用固定效应模型和随机效应模型还存在很多疑惑，《固定效应回归模型》一书详细介绍了多种形式的固定效应回归模型，这些模型使学者有可能对那些没有或无法被测量的变量进行控制，其基本的思想非常简单：用每个个体作为其自身的控制因素。此外，“固定效应模型”这一概念还经常与“随机效应模型”形成对照，作者在《格致方法定量研究系列：固定效应回归模型》中也讨论了如何在固定效应模型和随机效应模型之间作出选择。

目录

序
第1章 导论
第2章 线性固定效应模型：基本原理
第1节 两期数据（固定效应分析）
第2节 两期数据差分法的扩展
第3节 每个个体被观察三期及以上的一阶差分方法
第4节 每个个体被观察两期及以上的虚拟变量法
第5节 在固定效应法中设置与时间的交互作用
第6节 与随机效应模型的比较
第7节 混合（模型）法（A Hybrid Method）
第8节 总结

第3章 固定效应logistic回归
第1节 两期数据（固定效应分析）
第2节 三期及多期数据（固定效应分析）
第3节 与时间的交互作用
第4节 混合（模型）法
第5节 多分类反应变量的（固定效应）方法
第6节 总结

第4章 计数变量的固定效应模型
第1节 每个个体被观察两期的计数数据泊松模型
第2节 多期数据泊松模型
第3节 计数数据的固定效应负二项模型
第4节 混合（模型）法
第5节 总结

第5章 事件史数据的固定效应模型
第1节 cox回归
第2节 带固定效应的cox回归
第3节 附加说明
第4节 cox回归混合模型法
第5节 非重复性事件的固定效应事件史法
第6节 总结

第6章 固定效应结构方程模型
第1节 随机效应作为潜变量的模型
第2节 固定效应作为潜变量的模型
第3节 固定效应和随机效应的折中
第4节 带滞后自变量的交互效应
第5节 总结
附录
注释
参考文献
译名对照表

前言/序言

格致方法定量研究系列：固定效应回归模型 引言 在科学研究的广阔天地中，我们总是力求以严谨的逻辑和精确的量化手段来揭示事物的本质，探索隐藏在纷繁现象背后的规律。定量研究，作为一种系统性的科学方法，为我们提供了这一可能。它强调使用数值数据来衡量、分析和解释变量之间的关系，从而构建更具说服力的理论模型，并为决策提供坚实的基础。在众多的定量研究工具中，回归分析因其能够量化解释变量对被解释变量的影响而占据着核心地位。而固定效应回归模型，作为回归分析的一个重要分支，更是为处理特定类型的数据和研究问题提供了强大的解决方案。 本系列丛书旨在系统地梳理和深入探讨格致方法在定量研究中的应用，而本册——《格致方法定量研究系列：固定效应回归模型》，则将聚焦于这一强大而精妙的模型。本书并非对固定效应回归模型本身进行孤立的理论阐述，而是将其置于更广阔的科学探索框架之下，阐释其如何作为一种“格致”工具，帮助研究者洞察复杂世界的内在逻辑，实现对研究对象的“穷理致知”。我们将不仅仅讲解模型的具体操作和技术细节，更重要的是，探讨其背后的研究哲学和应用智慧。 第一部分：定量研究的基石与探索的路径——格致之思 在深入探究固定效应回归模型之前，我们有必要回顾定量研究的核心理念，以及“格致”思想在现代科学研究中的传承与发展。 定量研究的哲学意涵： 定量研究并非仅仅是数据堆砌，它根植于实证主义和逻辑实证主义的哲学土壤，强调通过可观察、可测量的经验证据来检验和构建理论。其核心在于客观性、可重复性和普遍性。我们相信，通过将现实世界的现象转化为可量化的数据，我们可以揭示出超越个体差异和情境限制的普遍规律。这种“量化”的过程，本身就是一种将模糊的认知转化为清晰的理解的“格物”过程。 “格致”思想的当代解读： “格致”一词源自中国古代哲学，意为“格物致知”。在现代科学语境下，我们可以将其理解为对事物本质的深入探究，通过细致的观察、严谨的分析，最终达到对事物内在规律的深刻理解。定量研究，尤其是模型构建与检验，正是“格致”思想在科学探索中的一种具体体现。我们通过构建模型来“格”现象，通过检验模型来“致”其知。固定效应回归模型，正是我们“格致”过程中用于识别和量化特定效应的利器。 变量、关系与模型： 任何科学研究都离不开对变量的识别和对其之间关系的探索。定量研究的核心任务便是识别关键变量，并借助数学和统计工具来量化它们之间的相互作用。回归分析在此过程中扮演着至关重要的角色，它提供了一个框架，允许我们估计一个或多个解释变量的变化如何影响一个被解释变量的变化。而模型的选择，则取决于我们对研究对象、数据特点以及研究目标的理解。 第二部分：认识固定效应回归模型——精密的洞察工具 固定效应回归模型并非凭空而生，它是在解决传统回归模型局限性、特别是在处理面板数据或具有内在异质性的数据时应运而生的。 传统回归模型的挑战： 在很多研究场景中，我们关注的变量可能受到未被直接观测到但却恒定存在的因素的影响。例如，在研究公司绩效与投资的关系时，每个公司自身特有的、难以量化的管理文化、历史遗留问题等（这些因素可能随时间保持相对稳定），都可能影响其绩效和投资决策。如果这些因素与我们关心的解释变量（如投资）存在相关性，而又未被模型充分纳入，那么传统的OLS（普通最小二乘法）回归估计将会产生有偏的估计结果，即“遗漏变量偏误”。 固定效应模型的核心逻辑： 固定效应模型的核心思想在于，它能够“吸收”或“控制”那些不随时间变化但可能在个体（如公司、国家、个体）之间存在差异的、且与解释变量相关的未观测到的异质性。通过引入“个体固定效应”或“时间固定效应”，模型能够有效地将个体层面的恒定因素或时间层面的普遍因素从回归估计中剥离出来，从而得到更准确的、不受这些潜在混淆因素影响的解释变量效应估计。 个体固定效应与时间固定效应： 个体固定效应 (Individual Fixed Effects): 当我们关注的是不同个体（例如，不同公司、不同国家、不同学校）之间存在的、恒定不变的、未被直接测量的固有差异时，我们引入个体固定效应。例如，在分析教育年限对工资的影响时，不同个体的天赋、家庭背景等难以量化的因素，可能同时影响教育年限和工资，并且这些因素在个体身上是相对稳定的。个体固定效应可以捕捉并控制这些个体层面的同质性差异。 时间固定效应 (Time Fixed Effects): 当我们关注的现象可能受到某个特定时间点发生的、对所有个体都产生影响的因素的影响时，我们引入时间固定效应。例如，在分析宏观经济政策对公司收入的影响时，某个年份的整体经济衰退或繁荣，可能会影响所有公司的收入，而这种影响是跨越所有公司的。时间固定效应能够控制这些时间层面的普遍性冲击。 联合固定效应 (Two-way Fixed Effects): 在许多面板数据研究中，个体和时间层面的未观测异质性可能同时存在且都对研究结果产生影响。此时，可以同时引入个体固定效应和时间固定效应，以更全面地控制这些潜在的混淆因素。 第三部分：模型构建的实践路径——操作与解读 理论的掌握需要通过实践来巩固。本书将详细阐述固定效应回归模型的构建步骤，并提供具体的案例分析，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 数据准备与面板数据的理解： 固定效应模型尤其适用于面板数据（Panel Data），即追踪观察同一批研究对象在不同时间点上的数据。理解面板数据的结构（截面维度和时间维度）是构建固定效应模型的先决条件。我们将探讨如何有效地组织和清洗面板数据，以便于模型的使用。 模型设定与估计方法： 虚拟变量法 (Dummy Variable Approach): 这是理解固定效应模型最直观的方式。通过为每个个体（或每个时间点）引入一个虚拟变量，模型能够分别估计每个个体的固定效应。然而，当个体数量庞大时，此方法会导致模型参数过多，计算效率低下。 差分法 (Differencing Approach): 另一种更有效的方法是利用差分。例如，在一阶差分（First-Differencing）中，我们将模型方程在时间维度上进行一阶差分，从而消除了不随时间变化的个体固定效应。本书将深入探讨一阶差分以及其他差分方法在固定效应模型估计中的原理和应用。 组内离差法 (Within-Group Transformation): 组内离差法也是一种常用的处理固定效应的方法，它通过将每个变量减去其在个体内的均值来消除个体固定效应。本书将详细介绍这种方法的原理及其与差分法的联系和区别。 基于统计软件的实现： 本书将结合常用的统计软件（如Stata, R, Python等）的实际操作，演示如何简洁高效地构建和估计固定效应回归模型。我们将提供具体的代码示例和命令解释，帮助读者掌握软件操作技能。 结果解读的艺术： 获得模型估计结果仅仅是研究过程的一部分，更关键的是如何正确解读这些结果。 系数的解释： 固定效应模型估计出的系数，表示在控制了个体或时间层面的固定效应后，解释变量每变动一个单位，被解释变量的平均变动量。这种解释更为严格，排除了大量潜在的混淆因素。 固定效应的意义： 虽然我们通常不直接关注个体或时间固定效应的具体数值（它们通常表示相对于某个基准个体或基准时间的平均差异），但理解它们的存在和作用至关重要。它们代表了模型试图控制的、未被直接观测到的、但对研究结果至关重要的恒定因素。 统计显著性与经济意义： 任何研究结果都需要结合统计显著性和经济（或领域）意义进行综合判断。本书将指导读者如何评估模型估计结果的可靠性，并将其与现实世界的逻辑相结合。 第四部分：模型的应用场景与进阶探讨 固定效应回归模型并非万能，理解其适用范围以及与其他模型的比较，有助于我们更准确地选择研究工具。 典型应用领域： 经济学： 分析宏观经济政策对国家/地区发展的影响，研究企业行为与绩效，考察教育对个人收入的影响等。 管理学： 研究组织结构、管理策略对企业绩效的影响，分析员工特征与工作表现的关系。 社会学： 探讨社会政策对个体行为或社会群体的影响，分析教育、家庭背景等因素的长期效应。 政治学： 研究政治制度、政策变化对国家稳定、经济增长的影响。 公共卫生： 分析医疗干预措施的效果，研究环境因素对健康的影响。 模型选择的智慧——与随机效应模型的比较： 随机效应模型也是处理面板数据的一种常用方法。本书将详细比较固定效应模型与随机效应模型在假设、适用性、估计结果解释等方面的异同。我们将提供判断何时应选择固定效应模型、何时应选择随机效应模型的指南，以及如何通过Hausman检验等方法来辅助决策。 模型的扩展与深化： 动态面板模型 (Dynamic Panel Models): 当被解释变量的滞后项（Lagged Dependent Variable）作为解释变量进入模型时，传统的固定效应估计会产生有偏结果。本书将介绍动态面板模型的概念，如Arellano-Bond GMM (广义矩估计法)，以及其在处理模型动态性和内生性问题上的优势。 双重差分法 (Difference-in-Differences, DID): DID方法是固定效应模型的一个重要应用，尤其适用于评估政策或干预措施的效果。本书将深入讲解DID的设计逻辑、模型设定，以及其在处理政策评估中的挑战。 断点回归设计 (Regression Discontinuity Design, RDD): RDD也是一种强大的因果推断方法，它利用某个阈值（Cutoff）来模拟随机实验，适用于评估基于阈值的政策或干预效果。本书将介绍RDD的原理与实现。 模型失效的风险与规避： 任何模型都有其局限性。我们将探讨固定效应模型可能面临的问题，如多重共线性、异方差、自相关等，并介绍相应的诊断方法和处理策略。 结语：用“格致”之心，探求真知 《格致方法定量研究系列：固定效应回归模型》的目标，是赋能读者掌握一种强大而严谨的定量研究工具。我们希望通过本书，您不仅能够熟练地运用固定效应回归模型来分析数据，更重要的是，能够培养一种“格致”的研究精神。即，在面对复杂的现象时，不满足于表面现象的描述，而是孜孜以求地去探究其内在的、不易察觉的逻辑和机制。 本书的编写，力求深入浅出，理论与实践并重。我们相信，通过对固定效应回归模型的系统学习和深入理解，您将能更有效地设计研究、分析数据，从而在您的研究领域取得更具洞察力和说服力的成果，真正实现“穷理致知”的科学追求。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计确实很吸引眼球，那种深沉的蓝色调配合着简洁的白色字体，给人一种专业而严谨的感觉。我拿到手的时候，首先被它厚实的质感所吸引，感觉沉甸甸的，就知道里面装载的内容一定分量十足。虽然我还没有完全深入阅读，但光是浏览目录和前言部分，就能感受到作者在构建这个理论体系时所下的苦功。那种对研究方法论的深刻理解，通过排版和章节划分的逻辑性就显现出来了。我特别留意到作者在引言中提到的研究范式转变，这让我对后续内容的展开充满了期待。尤其是那些看似复杂的公式和模型，在初步的概览中，似乎都被作者用一种非常清晰的脉络串联了起来，让人觉得即便是面对高深的计量经济学理论，也并非遥不可及。这种对学术严谨性和可读性的平衡把握，从初次接触就能体会到，不得不说，这是一本在视觉和内容组织上都下了大功夫的作品。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我平时阅读学术著作的耐心有限，很多书籍在铺陈理论时会显得冗长乏味。然而，这本书在叙述上却有一种独特的节奏感，仿佛作者深知读者的心境。它总能在关键的转折点上，用一两句精炼的总结，将前面复杂的论述拧成一股力量，直指核心要害。特别是那些关于模型选择和检验的部分，作者的处理方式非常果断，没有过多的旁枝末节，直奔主题。这种高效的知识传递方式，让我这个时间宝贵的读者感到非常痛快。它不像是在“灌输”知识，更像是在“引导”你进行一次严谨的思维体操训练，让你在不知不觉中，心智随着作者的思路一起得到了锻炼和提升。这绝对是一本能让人沉浸其中，并从中获得巨大智力满足感的著作。

评分☆☆☆☆☆

我最近在整理我的学术笔记，发现手边的很多参考书在处理实证分析的细节时，总是显得有些粗略。而这本书给我的感觉是，它就像一位经验丰富的导师在身边手把手的指导。特别是关于数据处理和模型设定的那几个章节，作者似乎预见到了初学者可能会在哪里绊倒，并提前准备了详尽的注释和案例说明。我试着翻阅了其中关于面板数据处理的章节，那种对异质性、自相关等常见问题的系统性分析，远超我预期的深度。它不仅仅是告诉你“如何做”，更是深入探讨了“为什么需要这样做”，这种对底层逻辑的挖掘，对于真正想把研究做扎实的人来说，价值是无可估量的。坦白讲，很多教科书在这部分往往一笔带过，但这本书显然是立志于提供一个坚实的、可操作的实证基础，让人读完后心里踏实很多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量给我留下了极其深刻的印象。在如今充斥着电子资料的时代，一本纸质书的触感和阅读体验变得尤为重要。这本书的纸张选择恰到好处，既不会反光干扰阅读，又不易产生静电吸附灰尘。更值得称赞的是，复杂的数学公式和统计表格，在印刷时清晰锐利，没有任何模糊不清的边缘，这对于需要反复对照公式细节的读者来说，简直是福音。而且，作者在引用和参考文献的标注上也做得极为规范和细致，如果你想顺藤摸瓜去追踪某个概念的源头，会发现查找起来非常方便，这极大地提升了阅读的效率和学术的严谨性。这样的制作水准，完全配得上其内容所蕴含的专业价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名常年在进行跨学科研究的学者，我常常需要将理论模型应用于不同的社会科学领域，因此，工具的普适性和灵活性是我最为看重的。这本书在展示各种统计工具时，似乎非常注意保持其抽象性和可迁移性。我看到作者在介绍某些推导过程时，所采用的语言非常中立和客观，避免了过度聚焦于某一特定应用场景，这为我后续将这些方法论应用到我的特定研究领域提供了极大的便利。它提供的不是一个现成的答案，而是一套可以灵活组装、适应不同现实问题的“方法论工具箱”。我尤其欣赏作者在讨论模型假设的局限性时所展现出的那种坦诚，没有将任何模型神化，而是直面其在现实世界中可能遇到的挑战，这体现了作者深厚的学术良知和对研究边界的清醒认识。

评分☆☆☆☆☆

第4节 每个个体被观察两期及以上的虚拟变量法

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第6节

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第5节

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附加说明

评分☆☆☆☆☆

固定效应logistFic回归

评分☆☆☆☆☆

第6节

评分☆☆☆☆☆

两期数据差分法的扩展

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整套书全出版吧 小册子系列很好

评分☆☆☆☆☆

第4节