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截面数据模型的异质性检验
一、引言：异质性——被忽视的“隐形变量”
记得刚读研时，我跟着导师做一项关于“教育回报”的研究。我们收集了某城市上千份居民收入与教育年限的截面数据，用普通最小二乘法（OLS）跑了回归，结果发现教育年限的系数显著为正，但总觉得哪里不对——比如，明明观察到几个高学历者收入远低于预期，几个低学历者却收入不菲。导师指着电脑屏幕说：“你忽略了一个关键问题：这些个体可能有不同的‘教育回报率’。”那一刻我才意识到，截面数据里藏着无数“隐形变量”，它们的名字叫“异质性”。
在计量经济学中，我们常假设“同质性”——即所有个体的行为模式服从同一组参数。但现实中，消费者的消费习惯、企业的投
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