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科研人员需要具备的基本素质
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北京大学经济学博士在读
2016年以北京知名财经211高校经济学专业第一名保送至北京大学，兼任易保研论文中心经济学科领域咨询师。至今有四年的经济学科研经验，作为第一作者在CSSCI核心期刊发表论文一篇，现有一篇经济学国内顶级A刊在审。除此之外，本科期间参加挑战杯论文大赛均收获奖项，参与行业研究大赛斩获亚军，并承担多项国家级、北京市级课题内容研究，各类研究经验丰富。
曾辅导学员参加北京大学汇丰商学院、复旦大学、厦门大学等高校推免选拔中论文写作与答辩，对经济学保研过程中的科研面试、论文答辩等内容十分了解，能够迅速抓住学员的弱点并有针对性地提高其科研能力、答辩技巧等方面。
经济学科研技能与答辩技巧集训课
8月5日：早9.00-12.00,下午3.00-5.00
8月6日：早9.00-12.00.下午3.00-5.00
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课时4：虚拟变量、交互项与线性概率模型。
课时5：内生性问题、工具变量与2SLS估计。
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课程顾问小也QQ：（武汉）
课程顾问小西QQ：（武汉）
PS免费提供课程讲义等学习资料，免费提供课程回放（3个月的有效期）！时间上有冲突的同学可以选择收听回放。
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本帖最后由 八月宁静 于
22:40 编辑
楼主女，今年25岁单身，辞掉工作今年刚考上北京一所211财经学校，3年后才能毕业。这才刚开学一个月，就有想退学的想法了。咨询过老师，读博的打算完全放弃，如果读下去就老老实实等临近毕业找工作，可是我这个年龄和性别简直就是饱受歧视的对象。而且楼主个子也不高，长得一般。以前在事业单位呆习惯了，能力啥的也没有，真不知道毕业后能否找到工作。4月份的时候在本版块发过一个帖子，当时就考虑过是否辞职来读书，后来还是一股脑地辞掉到北京来上学。上周末回家见过领导，发现领导还没有把我辞职报告上交，领导好心劝我不要辞职，给我分析了各种利弊，叫我好好想想劝劝我回去上班。所以我这个星期回到学校后就萌生了退学的想法，但是又真的很喜欢在学校里学习的感觉，每次上课都很兴奋，听课也很认真。可是我总得面对3年后找工作的事情，真是特别愁，3年的时间很长但也会很快。现在马上要给原单位领导回复是否还回去上班，所以想听听论坛里朋友们的意见，一定有人见过我这种情况或者自身亲历过。真诚地求建议！（求建议作参考，但是最终决定还得自己做）
另外补充一下自身情况：家在一个省会城市，大学也是那里的一所普通211学校，本科毕业进了一个当地的事业单位，年入大概4、5万，有一定的工作强度，但是压力不算大。父母身体还算健康，有自己的收入。以上。
PS：非常感谢论坛上的朋友，看到你们打了那么多字给我真诚的建议，我很感动。这里先祝大家国庆节快乐！然后我再说下考研的动机吧：一是想改变下自己的工作环境（原来单位的工作和经济专业没有关系），没有打算留在北京，可以去下别的省会城市或者回自己省会。说实话，单位近年来进的人一半是关系户，我想大家也都知道升职方面的能力和关系并重，甚至后者更甚。二是自己想再好好读下书，当初没有报家这边的也没有选择在职，就是因为在这个城市生活太多年了，连本科都是在这里读的，就报考了北京想去好好感受下，并且在职这个的确是有点。。（大学里的老师也不会给在职的好好上课吧，个人偏见而已，勿喷）。最后也是私人原因：交际圈子比较小，一直眼高手低的不愿意去相亲什么，而且还很天真地怀念大学时候的恋情，呜呜（这个也别骂我啦）。
pps：边工作边考研的时候虽然很苦，但是那会儿觉得很幸福，好像在为自己的未来奋斗。怕的就是我把经济专业的就职想得太过简单，可能不止是工作压力大，还有人情事故方面的自己处理不了，因为楼主情商一直较低，不是BOSSY型的。
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读在职的较好
看你以后的职业诉求了，要想换个城市，提高一个平台，还是要念啊。
事业单位不用转档案？
有困难要上，没有困难创造困难也要上
beijin2008 发表于
读在职的较好这个没法儿改了呀
yangshanqi 发表于
看你以后的职业诉求了，要想换个城市，提高一个平台，还是要念啊。我觉得北京留不了哎，大概率还是会自己家那边
<font color="#252580 发表于
事业单位不用转档案？单位那边拖着呢
果断以工作为上，建议读在职的。
我博士同学都不好找工作，进一般的高校年薪还没你的高。北京人才集聚地，经管人才多的是，楼主也说自己缺乏竞争力了。更何况毕业后还是回老家，现在的事业单位可是有很多博士愿意候补的。
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flynnfeng 发表于
我博士同学都不好找工作，进一般的高校年薪还没你的高。北京人才集聚地，经管人才多的是，楼主也说自己缺乏 ...谢谢你的建议，然后我想问问俺能找个银行工作可以不？
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论坛法律顾问：王进律师在劳动经济学的研究中，能力一般用什么代理变量来研究？
来源：互联网
从因果关系（causal relationship）的角度看，使用代理变量（proxy variable）要满足的条件还是蛮苛刻的。以工资方程（wage equation）为例，假如你认为一个人的工资水平是由受教育年数和能力「导致」的，并且你想知道受教育年数对工资的局部作用（partial effect）。你手上有受教育年数的数据，但是没有能力的数据。现在假设你有某种考试成绩的数据，并且这种成绩可以反映能力，那么考试成绩就可以成为一个潜在的代理变量。如果考试成绩满足代理变量的两个假设，你就可以直接用普通最小二乘法（ordinary least squares）来估计这个式子：，得到的是相合的（consistent）。下面是代理变量必须满足的两个假设，其中表示线性投影，表示条件期望：第一个假设意味着，一旦你知道了考试成绩后，一个人的受教育年数和能力之间就不存在任何相关性了。第二个假设意味着，一旦你知道了受教育年数以及能力的数据后，一个人的考试成绩对于工资收入就没有任何解释力了。大家可以思考一下这两个假设是不是符合现实。这里我谈下对第二个假设的一点看法。假如有两个受教育年数和能力相同的人参加高考，第一个人发挥正常进了清北复交，第二个人发挥失常进了二本。第一个人在大学期间认识了不少在投行券商工作的校友，搭建了许多人脉，于是一毕业就找到了一份年薪百万的工作；第二个人则没有这样的机会，而且还在就业市场上受到了「非 211/985」的歧视，最后只找到了一份月薪三四千的工作。那么问题就来了：当是某种入学考试的成绩时，第二个假设还能成立吗？
还得看你的survey里面有问到什么了吧…… 比如很多用美国NLSY(national longitudinal survey of youth )数据做的研究都用AFQTscore （后来被叫做Armed
Services Vocational Aptitude Battery (ASVAB) score）来作为对能力，或者至少是认知水平（cognitive ability） 的代理变量. 该测试本来是针对参军入伍人员的一个基本读写能力的测试，后来被包括到了NLSY问卷当中。因为该测试一般是在17 18 岁左右完成的，所以理论上这是一个针对个体进入劳动力市场之前的一个能力测试。和楼上讲得一样，一般是使用面板回归。
这样的处理方法是如此的普遍以至于有专们有人发技术性的文章指导怎样标准化NLSY79 (纸质答题） 和NLSY97 （电脑答题）的两代人测试的结果：
。最后给出一个类似新旧托福成绩换算的一个表。不过更多的人是对找能力的代理变量持审慎意见的。因为一不小心又会在引入代理变量的同时引入测量误差（measurement error) 。所以劳动经济学里面才有了那么多研究双胞胎啊，找工具变量什么的文章。
IQ test score。由于能力的不可观测性，如果假设能力不随时间变化，可以用面板回归解决这一问题。另外有研究专门关注human capital formation，那就是更复杂的结构模型，参见heckman的系列研究。
关注了这个问题很久。在劳动经济学里，“能力”是最常见也是最容易想到的数据问题，一来因为它不可观测，二来无法客观衡量，三来能力到底是变的还是不变的至今没有定论。对这个问题有很多解决方法，其实题主只问了代理变量，关于代理变量，现在最高票的答案已经写得很全面了。但在劳动经济学里，对“能力”应当进行更深层的挖掘。代理变量（proxy variable）解决的是“能力”跟因变量的相关关系（correlation），比如像著名的mincer 方程，认为能力可以直接用教育和工作经验表示，就直接把教育和经验作为收入的回归项：要是这么简单就解决了，劳动经济学还玩个啥啊。首先，教育和工作经验能不能表示能力是个问题，比如还有人际交往能力、情商之类之类其他的“能力”可以影响收入吧；其次，就算教育和经验能体现能力，更为重要的是模型中“能力”的内生性问题（endogeniety），还是以mincer方程为例，能力也可以不通过受教育年限或者参加工作的方式而在收入上直接体现，你比如说比尔盖茨……？高能力的人可以直接获得高收入，所以mincer方程被很多人攻击再攻击。然并卵。因为根本是以子之矛攻子之盾。所以其实目前的通说观点是，没有一个非常好的通用的解决“能力”的计量方法。所以教给大家一个装逼的好办法，看到了劳动经济学研究微观个体收入的论文，就说存在能力的内生性问题，十有八九都能蒙对。然而作者可能说：我的假设里已经怎么怎么解决了内生性问题，基于一个什么什么假设。然后我们就说：你这个假设也不大对，比如能力还能影响什么什么。（我们学术seminar拯救冷场的大招都教给你们了。。。）由简到易阐述一下解决“能力”的常见方法：1.尽可能多地加入控制变量（control variable）假设体现“能力”的所有项目都可以被观测，那其实我们可以直接作为回归项来做回归，就能直接剔除能力的影响。然而我们不能。。。但一般模型里都会把年龄、性别、地区、教育等等常见可观测的影响能力的变量都作为control variable来做回归。曾经见过一个paper里回归了爸爸的教育水平妈妈的教育水平爷爷奶奶姥姥姥爷的教育水平。。。2.代理变量代理变量就是用一个能观测的值，假装，我们观测到了“能力”。这个模型的成败取决于你的故事讲的好不好。最常见的代理变量就是IQ。还有一些考试的分数，比如有人提到的AFQT，但是其实AFQT的好处不仅仅在于它的分数可以近似地衡量参加者的能力，更多的是因为AFQT有一个比较好的面板数据的数据库，它的考试题目“不能完全体现能力”是几乎每个用这个数据库做回归的作者在summary里都要提到的一点。这些考试的特点是：1.衡量项目相对其他考试更为全面，2.参与者不会在参加考试的过程中得到能力的提升（不然就不准了。。。）3.参与者的选择比较随机。所以我国高考作为代理变量就。。不太好。。在论文被用作代理变量的时候经常被人吐槽。3.固定效应模型（Fixed effect）和随机效应模型（Random effect）.这个模型下我们假设能力是不变的,具体回归式和两者的差别可以自己去翻书，每本讲Panel data的书都会有。应用这个模型的时候，就是我们比较常见的，用同卵双胞胎做样本的研究，会假设同卵双胞胎的能力是相同的，那他们之间收入或者其他表现得差别就已经剔除了能力的影响。同样的，这俩模型可以考虑使用同家庭的/同班的/同地区的样本。4.工具变量（IV）看到的论文里用IV的也很多。工具变量就是能影响“能力”，但只能通过影响能力来影响因变量而不会直接影响因变量的一些可观测变量。经常找一些很匪夷所思的变量来做工具变量。大多是一些外生的政策变动，因为影响是比较随机的，所以提供了比较好的社会实验数据。比如劳动经济学里很有名的那篇《Vietnam Era Draft Lottery》就是因为美国越战征兵用了随机抽数的方法。。。研究教育对收入的影响的时候，为了控制能力对教育的影响，用了孩子的出生季节（Quater of Birth）...比如普及义务教育，大学扩招政策……都可以算是比较好的IV...5.RDD模型（regression discontinuity
design）RDD模型主要是假设在threshold值附近的样本的能力是差不多的。比如说司法考试及格是360分，我们会假设其实考359和考361的人，能力是一样或者说是差不多的（嗯我就是359的那一批）。。。可能司法考试及格的人，从此成为人生赢家，而没及格的就哭着继续考。这个差别就是这个及格线给我们的一个数据模型，比如用收入差别回归出来的系数，就是司法考试的影响，而没有能力的扰动。所以到头来，最重要的还是要自圆其说，把自己的假设讲好。。。
母亲教育水平，智商测试数，这是常见代理
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