Shift-Share工具变量的基本思想，是将一个宏观层面的“冲击”与一个微观单元的“初始份额”相结合，构造出一个随个体变化的工具变量。其经典形式可以表达为：
工具变量 = Σ（个体在某个维度上的初始份额 × 更高维度上的宏观冲击强度）这种方法的核心逻辑在于，它模拟了一种“差异性暴露”机制：不同的个体（如地区、企业），由于其初始结构不同，即使面对相同的宏观冲击，受到的影响强度也各异。这种差异化的影响，为识别因果关系提供了可能。
2013年，Autor等发表了一篇开创性论文，研究中国进口竞争对美国地方劳动力市场的影响。他们面临的挑战是：从中国进口的增加，可能内生于美国某些地区的经济衰退。
因此，他们的解决方案是构建一个Shift-Share工具变量：
冲击：其他发达国家（如欧盟国家）从中国的进口增长。这捕捉了中国的全球供给能力提升，对美国特定地区而言是外生的。
份额：美国各“通勤区”在1990年（早于中国冲击全面到来）的行业就业构成。
构造：将每个通勤区1990年的行业就业份额乘以相应行业在其他发达国家的进口增长，得到一个对该地区“潜在进口竞争压力”的测度。
这一设计巧妙地分离了外生的中国供给冲击与美国本土需求变化，最终发现中国的进口竞争显著降低了美国受影响地区的就业率。
#stata #论文 #实证分析 #计量经济学 #工具变量#stata实证 #Bartik工具变量 #移动份额工具变量 #工具变量法 #工具变量回归
工具变量 = Σ（个体在某个维度上的初始份额 × 更高维度上的宏观冲击强度）这种方法的核心逻辑在于，它模拟了一种“差异性暴露”机制：不同的个体（如地区、企业），由于其初始结构不同，即使面对相同的宏观冲击，受到的影响强度也各异。这种差异化的影响，为识别因果关系提供了可能。
2013年，Autor等发表了一篇开创性论文，研究中国进口竞争对美国地方劳动力市场的影响。他们面临的挑战是：从中国进口的增加，可能内生于美国某些地区的经济衰退。
因此，他们的解决方案是构建一个Shift-Share工具变量：
冲击：其他发达国家（如欧盟国家）从中国的进口增长。这捕捉了中国的全球供给能力提升，对美国特定地区而言是外生的。
份额：美国各“通勤区”在1990年（早于中国冲击全面到来）的行业就业构成。
构造：将每个通勤区1990年的行业就业份额乘以相应行业在其他发达国家的进口增长，得到一个对该地区“潜在进口竞争压力”的测度。
这一设计巧妙地分离了外生的中国供给冲击与美国本土需求变化，最终发现中国的进口竞争显著降低了美国受影响地区的就业率。
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