本
文
摘
要
一。选定你想研究的经济学变量，分为被解释变量
Y和解释变量X。研究他们之间的关系。（变量的选
择越具体越好）
二。收集数据，有截面数据、时间序列数据和面板
数据。注意：我们收集的数据是有限的样本数据，
代替不可得到总体数据来估计回归系数β。因此做
出的回归后的结果往往会产生一些偏差或者不一
致，这正是我们要去解决的。
三。选定合适的计量模型，连续型数据（比如Y是
工人工资）一般用混合回归、固定效应模型、随机
效应模型比较多。分类变量（比如Y是生活满意度
1-7或者性别）一般用Logistic、Tobit模型等。
四。在模型的回归过程中，讨论并解决扰动项的异
方差、自相关问题，以及解释变量X的内生性问
题，等等。最终找到符合经济学直觉的回归系数
β的估计值（无偏一致），使回归出的结果在经济
意义和统计意义上都合理（能自圆其说）。
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