实证｜稳健性检验

实证分析的结果，是基于数据本身的分析，可以把这个过程理解成一个计算器，它本身并没有实际意义，是需要结合专业背景与现实才有意义，而很多因素都会影响到计量结果，例如样本的数量、数据的分布、变量的选择、变量的取值、变量的定义、有没有用对实证模型、实证模型用对了但设置有没有问题…..

因此，要通过一些手段，排除可能造成计算器算出的结果扭曲实际因果关系的可能性。

简而言之，稳健性检验有三种方法：

更换/调整数据：
- 通常通过变更样本实现，例如添加样本、删减样本、分样本回归
- 部分论文通过更换数据集实现
更换/调整变量：
- 变更核心解释变量或被解释变量的定义
- 调整其他解释变量：即更换、添加、删除部分控制变量实现
- 有的论文会通过加入和不加入其他解释变量来进行验证
更换/调整模型：对回归的方法或参数进行调整。例如，更换工具变量法估计的命令，通过不同的模型来验证结果的可靠性。在截面数据中，一些论文也会采取主回归考虑内生性、稳健性检验不考虑内生性的做法。

（原文链接：Link 1、Link 2）