R資料分析：工具變量回歸的做法和解釋，例項解析

什麼是工具變數，以及什麼是孟德爾隨機化，以及孟德爾隨機化怎麼實現都給大家寫了（大家去翻翻之前的文章呀），因為孟德爾隨機化的工具變數是基因變數，所以我們會用專門的R包去做，普通的工具變數研究，我們要用的方法又不一樣了。

我們做工具變量回歸的時候用的方法叫做

兩階段最小二乘估計——

two-stage least squares

（TSLS）

，本文會給大家介紹該方法的原理和實際操作方法，希望能對大家有幫助。

兩階段最小二乘估計的基本原理

以下一步步給大家捋捋哈，假設我現在對學歷和收入這兩個變數有興趣，我想知道學歷在多大程度上影響了我們的收入，於是我把收入作為因變數，學歷作為自變數做個迴歸：

y = α + βx +

ε

弄個

β

出來，這個

β

能代表學歷對收入的影響嘛？不行。

因為你根本就沒考慮其它可能和x有關同時又影響y的因素，比如學歷高的人通常家境好，社會資源好，敢創新，肯鑽研等等，這些優秀的品質都有可能影響收入。但是我提到的這些變數你都沒有收集，或者就算你收集了你其實也是沒法控制的。

此時，我去找一個學歷的工具變數（

這個工具變數和x強相關，但和之前提到的各種混雜無關，也絕不會影響y

）。然後有學者就找了吸菸這個工具變數，具體參考下面的文獻：

Dickson， M。 （2013）。 The causal effect of education on wages revisited。

Oxford Bulletin of Economics and Statistics

，

75

（4）， 477-498。

其中的基本思想就是

透過工具變數切斷自變數和殘差的關係，解決內生性問題和反向因果，得到更加準確的自變數係數估計

（大家要明白完美的工具變數是很難找得到的）。

到這兒，為啥要用，用啥兩個問題解決了，我們接下來看怎麼用工具變數，或者說怎麼做工具變量回歸（兩階段最小二乘估計）：

兩階段最小二乘估計分為兩個階段，第一階段是將自變數的變異分解，分解成只有工具變數解釋的部分和與殘差相關的部分，在我們的例子中就是將學歷的變異分解成吸菸解釋的部分和相應的殘差，如下：

學歷 = c + d*(吸菸) + v

這個方程是明確工具變數對自變數的作用（在之前孟德爾隨機化的文章中一直用的是“暴露”這個詞，一個意思哈），這兒要求我們的係數d一定需要顯著（否則吸菸就不算是一個合格的工具變數），然後我們會將工具變數對自變數的預測值，作為第二階段的自變數。

第二階段就是用工具變數對自變數的預測值來估計迴歸係數：

收入

=

α + β*學歷預測值 +

ε（此處應該是學歷“拔”哈，工具變數預測的學歷。）

這一階段估計出來的係數

β

就是我們需要的啦，這個例子中，我們是隻有一個內生變數——-學歷和一個工具變數——吸菸的，這種情況叫做

just identified，

我們還可以多找幾個工具變數使得工具變數的數量大於內生變數的數量，此時就叫做

over-identified

例項操練

做兩階段最小二乘估計我們需要用到的函式是ivreg（），這個函式需要設定兩個部分的引數，基本形式是：

y ~ x1 + x2 | x1 + z1 + z2

其中x1和 x2是外生和內生解釋變數，然後是一個豎槓，豎槓的右邊就放的是解釋變數，這兒需要注意的是在我們的解釋變數x1也是需要放在右邊一個的，如果外生變數很多的話，可以再寫一個豎槓，形成

外生|內生|工具變數

的公式形式。

比如，我現在想要研究學歷和收入的關係，我的資料如下圖：

既有學歷education還有收入wage，當然還有很多的協變數。

要研究學歷如何影響了收入，普通來講我就做個迴歸，把協變數加一加，甚至說加個二次項擬合得更好一點：

m_ols <- lm（log（wage） ~ education + poly（experience， 2） + ethnicity + smsa + south， data =data）summary（m_ols）

看輸出：

哦，

似乎是學歷或者教育可以提升收入0.074個單位的log收入哦

，這個對嗎？

並不對的，因為還有很多影響收入的變數你始終難以完全考慮或者說我這個資料中根本就沒有，還有你的自變數的內生性問題，反向因果造成的問題等等都會影響我們的係數，這個時候我就找了個工具變數nearcollege想做工具變量回歸，於是我就可以寫出如下的程式碼：

m_iv <- ivreg（log（wage） ~ education + poly（experience， 2） + ethnicity + smsa + south | nearcollege + poly（age， 2） + ethnicity + smsa + south， data = SchoolingReturns）

或者如下的程式碼：

m_iv <- ivreg（log（wage） ~ ethnicity + smsa + south | education + poly（experience， 2） | nearcollege + poly（age， 2）， data = data）

在上面的程式碼中第一種寫法是將外生和內生解釋變數寫一起然後再寫工具變數，第二種寫法是先寫外生再寫內生再寫工具變數，兩個寫法的輸出都是一樣的，注意雖然是兩階段最小二乘迴歸，但是在實際操作中都是在ivreg這一個函式中就可以完成的，結果見下圖：

從結果中就可以看得出來，我們用兩階段最小二乘估計得到的係數是要大一點點的。

另外我們的結果中還有輸出模型的診斷資訊：

診斷資訊中包含3個檢驗一個是

weak instruments，一個是Wu–Hausman test，還有一個Sargan test，一個一個給大家寫寫是什麼意思：

weak instruments：這個是檢驗我們的工具變數是不是一個好的工具變數，原假設是weak，所以我們希望這個統計量越大越好，p越小越好。

Wu–Hausman test：這個是檢驗內生性的，就是檢驗我們的自變數是不是和殘差有關。無關的話你直接做迴歸就行。

Sargan test：這個檢驗只有在工具變數的個數超過內生變數的個數的時候才有，如果這個檢驗顯著的話就說明至少有一個工具變數是不行的。

小結

今天給大家寫了工具變量回歸的做法和解釋，感謝大家耐心看完，自己的文章都寫的很細，程式碼都在原文中，希望大家都可以自己做一做，請關注後私信回覆“資料鏈接”獲取所有資料和本人收集的學習資料。如果對您有用請先收藏，再點贊轉發。

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