首先來看一下什么叫實證分析，是通過計量模型和數(shù)據(jù)，完成對解釋變量和被解釋變量之間因果關系的識別與推斷，這個因果關系也可被稱為待檢驗的假說。實證研究一共有四個階段：

第1階段：檢驗準備。這個準備工作主要包括：描述性統(tǒng)計與診斷性檢驗。

第2階段：檢驗假說。這也就是通常所講的基準回歸部分。

第3階段：保護假說。這個保護針對的是有可能困擾第2階段檢驗假說的問題，主要工作有：①處理一些復雜的計量問題，如內(nèi)生性問題等。②穩(wěn)健性檢驗。

第4階段：進一步討論。針對估計結果，結合相關文獻排除其他競爭性理論性解釋。

1.檢驗準備

我們先來看一下檢驗的準備。檢驗的準備第一個是描述性統(tǒng)計。什么是描述性統(tǒng)計?描述性統(tǒng)計就是對樣本做一些整理，計算變量的基本統(tǒng)計量（平均值、百分比等）、制作變量交互列表、做一些初步圖解分析等。描述性統(tǒng)計有兩個基本功能：

①介紹樣本數(shù)據(jù)的基本情況，提供實證分析的基本事實背景，為待檢驗的因果關系做前期鋪墊。

②利用分組、列聯(lián)表、散點圖、相關系數(shù)表等分析工具，初步考察待檢驗假說的“雛形”，即核心自變量與因變量之間的相關性。第二個是診斷性檢驗。診斷性檢驗主要是為了證明選擇某計量模型來估計某個樣本數(shù)據(jù)是合理的，至少從數(shù)據(jù)統(tǒng)計分布來看是合理的。

任何計量方法都有其適用的前提條件，例如，我們平常使用的OLS模型就要求數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布。如果前提條件不成立，則無法使用此計量方法，否則可能導致不一致的估計結果。在運用模型進行估計之前，應對計量方法的前提條件進行診斷性檢驗。比如，使用工具變量法估計后，應進行弱工具變量檢驗、過度識別檢驗、解釋變量內(nèi)生性檢驗等。

2.檢驗假說

檢驗假說是在診斷性檢驗給出檢驗結果并為計量模型提供選擇依據(jù)之后，就進入了檢驗假說的正式階段。在這個環(huán)節(jié)，主要是根據(jù)基準回歸結果檢驗假說是否成立。關于假說是否通過檢驗的判斷標準，在研究設計中已經(jīng)給出了明確說明。假說是否能夠通過，首先關注模型對數(shù)據(jù)的整體擬合度，這是模型估計整體表現(xiàn)的統(tǒng)計量，諸如R2、F檢驗統(tǒng)計量、Durbin-Watson檢驗統(tǒng)計量等。

要關注并考察核心自變量的估計結果：

①顯著性是關注的焦點，包括統(tǒng)計顯著性和經(jīng)濟顯著性。

②對主要回歸系數(shù)（或由回歸系數(shù)所導出的彈性、乘數(shù)等）估計值的大小和符號詳加討論。還應注意：對于核心變量回歸系數(shù)不顯著，正確做法是保持謹慎的態(tài)度并積極探討其中的原因。

絕不能對不顯著的估計值做出過度的解釋，尤其不能宣稱不顯著的估計值支持或不支持某些特定結論。我們應該知道，估計值不顯著意味著所使用的數(shù)據(jù)不能提供足夠的信息，若是沒有足夠的信息，那么就不能夠、也不應該做出任何確切的結論。

此外，對于核心自變量不顯著，甚至符號與預期相反的情形具體可以從以下三個方面入手做進一步的檢查：

①檢查采用的計量方法是否合理。

②檢查數(shù)據(jù)質量是否有問題。

③檢查經(jīng)濟理論方面是否有問題。

3.保護假說

保護假說中的“保護”是指將干擾假說使其難以通過計量檢驗而無法成立的潛在威脅解除。保護假說有兩道防線：第一道防線是考慮并處理相關計量問題，第二道防線是穩(wěn)健性檢驗。實證分析中常常因為數(shù)據(jù)、研究設計和估計方法等原因難以實現(xiàn)有效識別與推斷，上述兩道防線就是為打消識別與推斷以及假說檢驗等方面的疑慮而設置的。第一道防線是將未考慮的相關計量問題重新納入分析框架，并參照處理后的估計結果重新審視假說檢驗工作；第二道防線是通過變換情境來重新審視所檢驗的假說。

保護假說需注意兩個問題，一是相關計量問題處理。處理相關計量問題，需要：

①認真了解數(shù)據(jù)的生成過程；

②探尋該計量問題產(chǎn)生的原因，這樣才有可能研判所采用的改進方法是否奏效；

③將自己處理該問題的思路和做法與同類研究進行比較，思考自己這樣做是否有競爭力。相關計量問題的產(chǎn)生一般都是源于數(shù)據(jù)與估計方法以及二者之間的矛盾，從根本上講，平常所遇到的計量問題都可以歸結于遺漏變量問題。

在非實驗數(shù)據(jù)中，遺漏變量問題幾乎不可避免，它主要包括以下兩種情況：

①存在遺漏變量，但與解釋變量不相關，這時只需要說明為什么不相關，可以不做處理。

②存在遺漏變量，且與解釋變量相關，這時則必須進行處理，具體方法包括增加控制變量、尋找代理變量、使用工具變量、使用面板數(shù)據(jù)等。

二是穩(wěn)健性檢驗。穩(wěn)健性檢驗是通過改變樣本區(qū)間(或去掉極端值)、函數(shù)形式、計量方法、控制變量、變量定義、數(shù)據(jù)來源等，來考察主要估計結果的變化與穩(wěn)定性。平常訓練過程中，初學者經(jīng)常跑數(shù)據(jù)、反復跑，一定程度的數(shù)據(jù)挖掘是不可避免的，但一定要注意數(shù)據(jù)挖掘可能帶來的偏差，跑數(shù)據(jù)的正確態(tài)度。

不能將數(shù)據(jù)挖掘視為唯一，不應排除識別隱患的其他可能；同時也需要將數(shù)據(jù)導入計量軟件中，嘗試不同的研究思路，在反復嘗試和比較分析多種思路及相應數(shù)據(jù)回歸結果的過程中反思理論。穩(wěn)健性檢驗與敏感性檢驗存在區(qū)別，前者強調(diào)對作用機制的再檢驗，作用方向及其顯著性是關注的重點；而后者強調(diào)核心變量對因變量作用大小的穩(wěn)定性考量，估計系數(shù)大小及其變化是關注的重點。

4.討論假說

大多數(shù)實證研究都希望揭示x對y的因果作用，而從回歸分析的相關關系升華到因果關系是很大的飛躍，這也是識別與推斷的真諦所在?；貧w分析一般只能證實變量之間的相關性，要對變量之間的因果關系做出判斷，常常需要依賴于經(jīng)濟理論，討論假說就是試圖從假說、數(shù)據(jù)、估計結果、經(jīng)驗解釋以及理論等方面綜合審視所檢驗的假說。

討論需要進一步解決兩個問題：

①計量估計出現(xiàn)無法統(tǒng)一、模棱兩可，甚至自相矛盾的估計結果。

②基于相關的估計結果，可能存在多種競爭性理論解釋。

相對而言，因數(shù)據(jù)導致的計量問題在保護假說這一部分已經(jīng)得到解決，所以理論方面的分析是討論假說的關鍵所在。

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