格緻方法定量研究係列：固定效應迴歸模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 保爾·D.埃裏森 著，李丁 譯

圖書標籤:

• 計量經濟學
• 固定效應
• 迴歸分析
• 統計學
• 數據分析
• 經濟學
• 研究方法
• 格緻方法
• 定量研究
• 麵闆數據

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

內容簡介

《格緻方法定量研究係列：固定效應迴歸模型》在諸多的社會科學專業裏，就如何選用固定效應模型和隨機效應模型還存在很多疑惑，《固定效應迴歸模型》一書詳細介紹瞭多種形式的固定效應迴歸模型，這些模型使學者有可能對那些沒有或無法被測量的變量進行控製，其基本的思想非常簡單：用每個個體作為其自身的控製因素。此外，“固定效應模型”這一概念還經常與“隨機效應模型”形成對照，作者在《格緻方法定量研究係列：固定效應迴歸模型》中也討論瞭如何在固定效應模型和隨機效應模型之間作齣選擇。

目錄

序
第1章 導論
第2章 綫性固定效應模型：基本原理
第1節 兩期數據（固定效應分析）
第2節 兩期數據差分法的擴展
第3節 每個個體被觀察三期及以上的一階差分方法
第4節 每個個體被觀察兩期及以上的虛擬變量法
第5節 在固定效應法中設置與時間的交互作用
第6節 與隨機效應模型的比較
第7節 混閤（模型）法（A Hybrid Method）
第8節 總結

第3章 固定效應logistic迴歸
第1節 兩期數據（固定效應分析）
第2節 三期及多期數據（固定效應分析）
第3節 與時間的交互作用
第4節 混閤（模型）法
第5節 多分類反應變量的（固定效應）方法
第6節 總結

第4章 計數變量的固定效應模型
第1節 每個個體被觀察兩期的計數數據泊鬆模型
第2節 多期數據泊鬆模型
第3節 計數數據的固定效應負二項模型
第4節 混閤（模型）法
第5節 總結

第5章 事件史數據的固定效應模型
第1節 cox迴歸
第2節 帶固定效應的cox迴歸
第3節 附加說明
第4節 cox迴歸混閤模型法
第5節 非重復性事件的固定效應事件史法
第6節 總結

第6章 固定效應結構方程模型
第1節 隨機效應作為潛變量的模型
第2節 固定效應作為潛變量的模型
第3節 固定效應和隨機效應的摺中
第4節 帶滯後自變量的交互效應
第5節 總結
附錄
注釋
參考文獻
譯名對照錶

前言/序言

格緻方法定量研究係列：固定效應迴歸模型 引言 在科學研究的廣闊天地中，我們總是力求以嚴謹的邏輯和精確的量化手段來揭示事物的本質，探索隱藏在紛繁現象背後的規律。定量研究，作為一種係統性的科學方法，為我們提供瞭這一可能。它強調使用數值數據來衡量、分析和解釋變量之間的關係，從而構建更具說服力的理論模型，並為決策提供堅實的基礎。在眾多的定量研究工具中，迴歸分析因其能夠量化解釋變量對被解釋變量的影響而占據著核心地位。而固定效應迴歸模型，作為迴歸分析的一個重要分支，更是為處理特定類型的數據和研究問題提供瞭強大的解決方案。 本係列叢書旨在係統地梳理和深入探討格緻方法在定量研究中的應用，而本冊——《格緻方法定量研究係列：固定效應迴歸模型》，則將聚焦於這一強大而精妙的模型。本書並非對固定效應迴歸模型本身進行孤立的理論闡述，而是將其置於更廣闊的科學探索框架之下，闡釋其如何作為一種“格緻”工具，幫助研究者洞察復雜世界的內在邏輯，實現對研究對象的“窮理緻知”。我們將不僅僅講解模型的具體操作和技術細節，更重要的是，探討其背後的研究哲學和應用智慧。 第一部分：定量研究的基石與探索的路徑——格緻之思 在深入探究固定效應迴歸模型之前，我們有必要迴顧定量研究的核心理念，以及“格緻”思想在現代科學研究中的傳承與發展。 定量研究的哲學意涵： 定量研究並非僅僅是數據堆砌，它根植於實證主義和邏輯實證主義的哲學土壤，強調通過可觀察、可測量的經驗證據來檢驗和構建理論。其核心在於客觀性、可重復性和普遍性。我們相信，通過將現實世界的現象轉化為可量化的數據，我們可以揭示齣超越個體差異和情境限製的普遍規律。這種“量化”的過程，本身就是一種將模糊的認知轉化為清晰的理解的“格物”過程。 “格緻”思想的當代解讀： “格緻”一詞源自中國古代哲學，意為“格物緻知”。在現代科學語境下，我們可以將其理解為對事物本質的深入探究，通過細緻的觀察、嚴謹的分析，最終達到對事物內在規律的深刻理解。定量研究，尤其是模型構建與檢驗，正是“格緻”思想在科學探索中的一種具體體現。我們通過構建模型來“格”現象，通過檢驗模型來“緻”其知。固定效應迴歸模型，正是我們“格緻”過程中用於識彆和量化特定效應的利器。 變量、關係與模型： 任何科學研究都離不開對變量的識彆和對其之間關係的探索。定量研究的核心任務便是識彆關鍵變量，並藉助數學和統計工具來量化它們之間的相互作用。迴歸分析在此過程中扮演著至關重要的角色，它提供瞭一個框架，允許我們估計一個或多個解釋變量的變化如何影響一個被解釋變量的變化。而模型的選擇，則取決於我們對研究對象、數據特點以及研究目標的理解。 第二部分：認識固定效應迴歸模型——精密的洞察工具 固定效應迴歸模型並非憑空而生，它是在解決傳統迴歸模型局限性、特彆是在處理麵闆數據或具有內在異質性的數據時應運而生的。 傳統迴歸模型的挑戰： 在很多研究場景中，我們關注的變量可能受到未被直接觀測到但卻恒定存在的因素的影響。例如，在研究公司績效與投資的關係時，每個公司自身特有的、難以量化的管理文化、曆史遺留問題等（這些因素可能隨時間保持相對穩定），都可能影響其績效和投資決策。如果這些因素與我們關心的解釋變量（如投資）存在相關性，而又未被模型充分納入，那麼傳統的OLS（普通最小二乘法）迴歸估計將會産生有偏的估計結果，即“遺漏變量偏誤”。 固定效應模型的核心邏輯： 固定效應模型的核心思想在於，它能夠“吸收”或“控製”那些不隨時間變化但可能在個體（如公司、國傢、個體）之間存在差異的、且與解釋變量相關的未觀測到的異質性。通過引入“個體固定效應”或“時間固定效應”，模型能夠有效地將個體層麵的恒定因素或時間層麵的普遍因素從迴歸估計中剝離齣來，從而得到更準確的、不受這些潛在混淆因素影響的解釋變量效應估計。 個體固定效應與時間固定效應： 個體固定效應 (Individual Fixed Effects): 當我們關注的是不同個體（例如，不同公司、不同國傢、不同學校）之間存在的、恒定不變的、未被直接測量的固有差異時，我們引入個體固定效應。例如，在分析教育年限對工資的影響時，不同個體的天賦、傢庭背景等難以量化的因素，可能同時影響教育年限和工資，並且這些因素在個體身上是相對穩定的。個體固定效應可以捕捉並控製這些個體層麵的同質性差異。 時間固定效應 (Time Fixed Effects): 當我們關注的現象可能受到某個特定時間點發生的、對所有個體都産生影響的因素的影響時，我們引入時間固定效應。例如，在分析宏觀經濟政策對公司收入的影響時，某個年份的整體經濟衰退或繁榮，可能會影響所有公司的收入，而這種影響是跨越所有公司的。時間固定效應能夠控製這些時間層麵的普遍性衝擊。 聯閤固定效應 (Two-way Fixed Effects): 在許多麵闆數據研究中，個體和時間層麵的未觀測異質性可能同時存在且都對研究結果産生影響。此時，可以同時引入個體固定效應和時間固定效應，以更全麵地控製這些潛在的混淆因素。 第三部分：模型構建的實踐路徑——操作與解讀 理論的掌握需要通過實踐來鞏固。本書將詳細闡述固定效應迴歸模型的構建步驟，並提供具體的案例分析，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力。 數據準備與麵闆數據的理解： 固定效應模型尤其適用於麵闆數據（Panel Data），即追蹤觀察同一批研究對象在不同時間點上的數據。理解麵闆數據的結構（截麵維度和時間維度）是構建固定效應模型的先決條件。我們將探討如何有效地組織和清洗麵闆數據，以便於模型的使用。 模型設定與估計方法： 虛擬變量法 (Dummy Variable Approach): 這是理解固定效應模型最直觀的方式。通過為每個個體（或每個時間點）引入一個虛擬變量，模型能夠分彆估計每個個體的固定效應。然而，當個體數量龐大時，此方法會導緻模型參數過多，計算效率低下。 差分法 (Differencing Approach): 另一種更有效的方法是利用差分。例如，在一階差分（First-Differencing）中，我們將模型方程在時間維度上進行一階差分，從而消除瞭不隨時間變化的個體固定效應。本書將深入探討一階差分以及其他差分方法在固定效應模型估計中的原理和應用。 組內離差法 (Within-Group Transformation): 組內離差法也是一種常用的處理固定效應的方法，它通過將每個變量減去其在個體內的均值來消除個體固定效應。本書將詳細介紹這種方法的原理及其與差分法的聯係和區彆。 基於統計軟件的實現： 本書將結閤常用的統計軟件（如Stata, R, Python等）的實際操作，演示如何簡潔高效地構建和估計固定效應迴歸模型。我們將提供具體的代碼示例和命令解釋，幫助讀者掌握軟件操作技能。 結果解讀的藝術： 獲得模型估計結果僅僅是研究過程的一部分，更關鍵的是如何正確解讀這些結果。 係數的解釋： 固定效應模型估計齣的係數，錶示在控製瞭個體或時間層麵的固定效應後，解釋變量每變動一個單位，被解釋變量的平均變動量。這種解釋更為嚴格，排除瞭大量潛在的混淆因素。 固定效應的意義： 雖然我們通常不直接關注個體或時間固定效應的具體數值（它們通常錶示相對於某個基準個體或基準時間的平均差異），但理解它們的存在和作用至關重要。它們代錶瞭模型試圖控製的、未被直接觀測到的、但對研究結果至關重要的恒定因素。 統計顯著性與經濟意義： 任何研究結果都需要結閤統計顯著性和經濟（或領域）意義進行綜閤判斷。本書將指導讀者如何評估模型估計結果的可靠性，並將其與現實世界的邏輯相結閤。 第四部分：模型的應用場景與進階探討 固定效應迴歸模型並非萬能，理解其適用範圍以及與其他模型的比較，有助於我們更準確地選擇研究工具。 典型應用領域： 經濟學： 分析宏觀經濟政策對國傢/地區發展的影響，研究企業行為與績效，考察教育對個人收入的影響等。 管理學： 研究組織結構、管理策略對企業績效的影響，分析員工特徵與工作錶現的關係。 社會學： 探討社會政策對個體行為或社會群體的影響，分析教育、傢庭背景等因素的長期效應。 政治學： 研究政治製度、政策變化對國傢穩定、經濟增長的影響。 公共衛生： 分析醫療乾預措施的效果，研究環境因素對健康的影響。 模型選擇的智慧——與隨機效應模型的比較： 隨機效應模型也是處理麵闆數據的一種常用方法。本書將詳細比較固定效應模型與隨機效應模型在假設、適用性、估計結果解釋等方麵的異同。我們將提供判斷何時應選擇固定效應模型、何時應選擇隨機效應模型的指南，以及如何通過Hausman檢驗等方法來輔助決策。 模型的擴展與深化： 動態麵闆模型 (Dynamic Panel Models): 當被解釋變量的滯後項（Lagged Dependent Variable）作為解釋變量進入模型時，傳統的固定效應估計會産生有偏結果。本書將介紹動態麵闆模型的概念，如Arellano-Bond GMM (廣義矩估計法)，以及其在處理模型動態性和內生性問題上的優勢。 雙重差分法 (Difference-in-Differences, DID): DID方法是固定效應模型的一個重要應用，尤其適用於評估政策或乾預措施的效果。本書將深入講解DID的設計邏輯、模型設定，以及其在處理政策評估中的挑戰。 斷點迴歸設計 (Regression Discontinuity Design, RDD): RDD也是一種強大的因果推斷方法，它利用某個閾值（Cutoff）來模擬隨機實驗，適用於評估基於閾值的政策或乾預效果。本書將介紹RDD的原理與實現。 模型失效的風險與規避： 任何模型都有其局限性。我們將探討固定效應模型可能麵臨的問題，如多重共綫性、異方差、自相關等，並介紹相應的診斷方法和處理策略。 結語：用“格緻”之心，探求真知 《格緻方法定量研究係列：固定效應迴歸模型》的目標，是賦能讀者掌握一種強大而嚴謹的定量研究工具。我們希望通過本書，您不僅能夠熟練地運用固定效應迴歸模型來分析數據，更重要的是，能夠培養一種“格緻”的研究精神。即，在麵對復雜的現象時，不滿足於錶麵現象的描述，而是孜孜以求地去探究其內在的、不易察覺的邏輯和機製。 本書的編寫，力求深入淺齣，理論與實踐並重。我們相信，通過對固定效應迴歸模型的係統學習和深入理解，您將能更有效地設計研究、分析數據，從而在您的研究領域取得更具洞察力和說服力的成果，真正實現“窮理緻知”的科學追求。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計確實很吸引眼球，那種深沉的藍色調配閤著簡潔的白色字體，給人一種專業而嚴謹的感覺。我拿到手的時候，首先被它厚實的質感所吸引，感覺沉甸甸的，就知道裏麵裝載的內容一定分量十足。雖然我還沒有完全深入閱讀，但光是瀏覽目錄和前言部分，就能感受到作者在構建這個理論體係時所下的苦功。那種對研究方法論的深刻理解，通過排版和章節劃分的邏輯性就顯現齣來瞭。我特彆留意到作者在引言中提到的研究範式轉變，這讓我對後續內容的展開充滿瞭期待。尤其是那些看似復雜的公式和模型，在初步的概覽中，似乎都被作者用一種非常清晰的脈絡串聯瞭起來，讓人覺得即便是麵對高深的計量經濟學理論，也並非遙不可及。這種對學術嚴謹性和可讀性的平衡把握，從初次接觸就能體會到，不得不說，這是一本在視覺和內容組織上都下瞭大功夫的作品。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我平時閱讀學術著作的耐心有限，很多書籍在鋪陳理論時會顯得冗長乏味。然而，這本書在敘述上卻有一種獨特的節奏感，仿佛作者深知讀者的心境。它總能在關鍵的轉摺點上，用一兩句精煉的總結，將前麵復雜的論述擰成一股力量，直指核心要害。特彆是那些關於模型選擇和檢驗的部分，作者的處理方式非常果斷，沒有過多的旁枝末節，直奔主題。這種高效的知識傳遞方式，讓我這個時間寶貴的讀者感到非常痛快。它不像是在“灌輸”知識，更像是在“引導”你進行一次嚴謹的思維體操訓練，讓你在不知不覺中，心智隨著作者的思路一起得到瞭鍛煉和提升。這絕對是一本能讓人沉浸其中，並從中獲得巨大智力滿足感的著作。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量給我留下瞭極其深刻的印象。在如今充斥著電子資料的時代，一本紙質書的觸感和閱讀體驗變得尤為重要。這本書的紙張選擇恰到好處，既不會反光乾擾閱讀，又不易産生靜電吸附灰塵。更值得稱贊的是，復雜的數學公式和統計錶格，在印刷時清晰銳利，沒有任何模糊不清的邊緣，這對於需要反復對照公式細節的讀者來說，簡直是福音。而且，作者在引用和參考文獻的標注上也做得極為規範和細緻，如果你想順藤摸瓜去追蹤某個概念的源頭，會發現查找起來非常方便，這極大地提升瞭閱讀的效率和學術的嚴謹性。這樣的製作水準，完全配得上其內容所蘊含的專業價值。

评分☆☆☆☆☆

作為一名常年在進行跨學科研究的學者，我常常需要將理論模型應用於不同的社會科學領域，因此，工具的普適性和靈活性是我最為看重的。這本書在展示各種統計工具時，似乎非常注意保持其抽象性和可遷移性。我看到作者在介紹某些推導過程時，所采用的語言非常中立和客觀，避免瞭過度聚焦於某一特定應用場景，這為我後續將這些方法論應用到我的特定研究領域提供瞭極大的便利。它提供的不是一個現成的答案，而是一套可以靈活組裝、適應不同現實問題的“方法論工具箱”。我尤其欣賞作者在討論模型假設的局限性時所展現齣的那種坦誠，沒有將任何模型神化，而是直麵其在現實世界中可能遇到的挑戰，這體現瞭作者深厚的學術良知和對研究邊界的清醒認識。

评分☆☆☆☆☆

我最近在整理我的學術筆記，發現手邊的很多參考書在處理實證分析的細節時，總是顯得有些粗略。而這本書給我的感覺是，它就像一位經驗豐富的導師在身邊手把手的指導。特彆是關於數據處理和模型設定的那幾個章節，作者似乎預見到瞭初學者可能會在哪裏絆倒，並提前準備瞭詳盡的注釋和案例說明。我試著翻閱瞭其中關於麵闆數據處理的章節，那種對異質性、自相關等常見問題的係統性分析，遠超我預期的深度。它不僅僅是告訴你“如何做”，更是深入探討瞭“為什麼需要這樣做”，這種對底層邏輯的挖掘，對於真正想把研究做紮實的人來說，價值是無可估量的。坦白講，很多教科書在這部分往往一筆帶過，但這本書顯然是立誌於提供一個堅實的、可操作的實證基礎，讓人讀完後心裏踏實很多。

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第4节 混合（模型）法

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序

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j混合（模型）法

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题质疑、成果展示、心得交流、小组讨论、合作学习、疑难解析、观点验证、问题综述。

评分☆☆☆☆☆

第4节

评分☆☆☆☆☆

沟通中达成共识。

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第4节

评分☆☆☆☆☆

第5节

评分☆☆☆☆☆

第5节 总结