对于分析实证结果为什么会出现特定的回归结果和现实原因,以下是关键的步骤和方法:
1. 观察和总结实证结果:
- 描述统计方法得出的数据回归结果,包括变量之间的相关性、影响强度以及统计显著性。
- 对比预期结果和实际结果的差异,并确定结果是否在理论支持的范围内。
2. 解释回归系数:
- 分析每个模型系数,从经济或社会学等角度解释其大小和符号背后的含义。
- 考察正负号反映的方向性意义。
3. 考察数据质量问题:
- 确保采集的数据准确无误,没有明显的录入错误或异常值。
- 使用诊断工具检测数据的多变量关系和潜在问题,如异方差性、序列相关或多重共线性等。
4. 深入影响机制分析:
- 借助工具变量(IV)或中介效应分析等技术提取和验证主要变量间的因果关系。
- 探讨作用机制中各种显性和隐性因素的可能影响。
5. 分析现实原因:
- 将实证结果与原始的经济、社会或政策环境联系起来,探讨结果出现的环境条件。
- 调查是否存在特别事件、政策变故或特殊时期影响了结果的形成。
6. 提供背景信息:
- 提及任何可能影响结果的经济周期、行业发展、市场变动等背景信息。
- 讨论个体行为和群体特征如何影响研究所关注的变量关系。