Reliable Panel Regression: A Default Workflow for Slow-Moving, Mismeasured Variables
可靠的面板回归：缓慢变化且存在测量误差变量的默认分析流程AI 解读 ↓
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可靠的面板回归：缓慢变化且存在测量误差变量的默认分析流程
- 研究问题
- 当解释变量缓慢变化且存在测量误差时，固定效应系数缩小能否区分混杂与衰减偏误，研究者应如何报告可识别的信息？
- 方法与思路
- 作者将衰减与组内相关和测量可靠性联系起来，提出可靠性修正、同号估计的部分识别界，以及无可靠性估计时的自相关前沿。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称固定效应可能过度移除信号，并给出结合混合回归、固定效应与可靠性分析的流程，以明确数据能否区分混杂和衰减。
- 阅读关注点
- 应核对测量误差结构、可靠性估计与修正公式、同号时界限成立的条件，以及自相关前沿是否依赖额外动态假设。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收均未核实；摘要未给出修正和界限的具体条件，流程不能据此保证消除混杂。
原文摘要
Political scientists often interpret coefficient shrinkage under fixed effects as evidence that pooled associations are confounded. This paper shows why that inference is unreliable for slow-moving, mismeasured regressors. Fixed effects can remove much of the signal and identify coefficients from within-unit variation that is disproportionately measurement error, attenuating estimates toward zero. A lone fixed effects coefficient may therefore be unable to distinguish confounding from measurement error. I show that the attenuation depends on a regressor's empirical intraclass correlation and measurement reliability. I then propose a default workflow for panel regression. Researchers estimate reliability when possible, report pooled and fixed effects estimates with corrected within reliability, use partial identification bounds when the estimates share a sign, and report fixed effects as a within-unit estimate when they do not. For variables with no reliability estimate, I introduce an autocorrelation frontier that bounds the attenuation factor directly. I conclude by applying this workflow to several published results to show that the data often cannot distinguish attenuation from confounding, and the workflow makes clear which case the researcher faces.