校正弱工具变量偏倚的孟德尔随机化方法比较及其应用

目的探究无工具变量可用或需评估弱工具变量偏倚对结果的影响时,为选择合适的两样本孟德尔随机化(two-sample Mendelian randomization,TwoSampleMR)方法提供建议。方法分别在无多效性、均衡多效性、正向多效性模拟情形下,变换工具变量强度考察弱工具变量对修正权重的逆方差加权模型(inverse variance weighting with modified weights,MW-IVW)、稳健校正轮廓评分(robust adjusted profile score,RAPS)孟德尔随机化方法和基于混合正态分布的孟德尔随机化模型(MR mixture model,MR-Mix)3种方法的影响。正向多效性和弱工具变量同时存在时,模拟不同个数工具变量对MR-Mix的影响。MR-Mix为主分析方法,其余2方法作为敏感性分析,探究BMI、高密度脂蛋白(high-density lipoprotein,HDL)、低密度脂蛋白(low-density lipoprotein,LDL)、三酰甘油(triglyceride,TG)以及总胆固醇(total cholesterol,TC)与血清尿酸之间的因果关联。结果无多效性和均衡多效性情形下,MW-IVW表现最佳,MR-Mix表现最差。正向多效性情况下,MR-Mix表现最好,MW-IVW表现最差。BMI(β=0.280,P=0.003)和TG(β=0.370,P<0.001)是血清尿酸升高的危险因素,HDL(β=-0.250,P=0.002)是血清尿酸的保护因素。结论在无多效性和均衡多效性情形下,MW-IVW有更好的统计学性能;但当正向多效性存在时,MR-Mix有更好的稳健性。BMI和TG为血清尿酸升高的危险因素。

我国正规就业者的教育收益率

针对教育收益率测算中可能存在的弱工具变量问题,本文利用2006年中国健康与营养调查数据,结合工具变量估计框架下的各种模型设定检验,对我国正规就业者的教育收益率进行测算。检验和测算结果表明:受教育程度的变量存在内生性,个体配偶的受教育年限是内生变量受教育程度的强工具变量,而个体的出生季度是弱工具变量。广义矩估计结果显示我国正规就业者的教育收益率为10.1%。

动态面板模型参数估计方法的比较研究

本文借助于蒙特卡洛模拟方法,在综合比较了主流动态面板模型参数估计方法优劣的同时,分析了动态面板模型参数估计有效性检验统计量的检验功效。结论表明:广泛应用的差分和系统GMM的参数估计方法,在小样本情况下,存在明显的参数估计偏差,相应的参数检验功效也存在扭曲,固定效应方差比越大这一偏差越明显,偏差修正和极大似然的动态面板模型参数估计方法参数估计的有效性越高。当动态面板模型的被解释变量为截断变量时,差分和系统GMM的参数估计偏差更为明显,而转换的Tobit模型则能够提供稳健的参数估计。固定效应方差比越大,弱工具变量检验的LM和CLR功效越稳健。本文最后将不同的动态面板模型估计方法,应用于劳动力迁移引致的区域工资差距问题的研究,进一步验证了蒙特卡洛模拟研究结论的稳健性。

香烟、美酒和收入

本文运用CHNS数据,选取家庭中其他成员吸烟和饮酒的比例作为工具变量,采用有限信息极大似然估计法研究了吸烟和饮酒对我国城镇居民收入的影响。本文发现,吸烟对收入没有显著的影响;饮酒对收入有显著的正向影响。我们还发现,在非公共部门,饮酒对收入具有显著的正向影响;在非文职工作中,饮酒对收入具有显著的正向影响;饮酒对工资收入具有显著的正向影响,对非工资收入没有显著影响;饮酒对女性收入的影响大于对男性的影响;饮酒频率对收入有显著的正向影响。本文的研究表明,吸烟没有获得正的经济回报,饮酒则可能具有一定的社会功能,从而增加收入。

营养、健康对城镇居民工资的影响

通常,所用社区食品价格做营养摄入工具变量存在弱工具变量(weak IV)问题,这将引起估计结果的偏误,而住房改革是估计短期营养摄入与工资关系比较理想的工具变量。本文用不同工具变量对热量与工资之间的关系进行估计发现,热量摄入和工资之间呈现显著的正向关系。采用同样的方法,我们发现,碳水化合物、脂肪和蛋白质摄入增加都对工资有显著的促进作用。本文的研究结果证实了以营养为基础的效率工资模型在短期和长期的有效性,同时也证实了健康人力资本的积累对经济增长具有重要贡献。积极增加对营养和健康的投资,是进一步增加我国国民财富的重要途径。

IV估计的大样本性质——基于二维参数空间的研究

存在很多个工具变量或工具变量为弱工具变量时,IV估计的大样本性质是近年来IV估计研究的新方向。本文提出了一种新的研究思路,从参数空间的角度重新剖析了IV估计在大样本下的各种收敛情况。借鉴Rothenberg(1984)的研究方法,我们将IV估计的结果表示为参数δ(工具变量个数的阶数)和λ(工具变量解释强度的阶数)的函数;根据IV估计量收敛情况的不同,我们对参数δ和λ的可行性区域进行对应的划分,将IV估计的研究划分为6种情形,涵盖了传统理论、Bekker(1994)、Staiger和Stock(1997)以及Chao和Swanson(2003b)的研究结论。