发表时间：2026.02.14     作者：老马     来源：马克数据网     阅读：54

本篇来自 微信公众号【马克数据网】，作者老马。

工具变量是一种在统计学和计量经济学中常用的技术，用于处理因果关系研究中的内生性问题。内生性问题通常是由于遗漏变量、双向因果关系或测量误差等原因造成的，这会导致估计结果出现偏误。工具变量的使用可以帮助解决这一问题马克团队收集了CSSCI期刊文本数据，并对”数字经济“相关期刊进行文本分析，统计了215个”数字经济“相关的工具变量，希望对大家提升研究效率有所帮助。

高频变量包括，邮电历史数据、电话机数量、邮局个数、地形坡度及距离、互联网普及（率）、互联网用户（数量）、互联网端口（数量）、互联网投资、数字经济，共计 9 个变量。

低频变量包括，电商销售额、最低工资、光缆密度 等等。

点击阅读原文，查看全部变量。数字经济-215个工具变量汇总

#	工具变量	参考文献
1	1984年百人固定电话数与上年全国互联网用户的交互项	数字经济缓解区域塌陷的影响效应及作用机制研究—基于“本地效应”与“空间效应”的分析
2	互联网普及率、移动电话普及率	数字经济发展与区域环境质量改善—来自省级面板数据的证据
3	1999年城市固定电话使用密度与汇率的乘积	数字经济开放的环境效应研究—基于ICT的进出口数据
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215	各城市在1984年的邮电历史数据	数字经济、创业活跃度与高质量发展—来自中国城市的经验证据

上图的横轴是 Jingyi 梳理出来的 9 大工具变量；纵轴是使用这些变量的文献的篇数。不难发现，有关于“数字经济”论文使用的工具变量，用的最多的是“电话机数量”，即研究数字经济时候，学者更加倾向于使用“电话机数量”研究经济变量关系。排名第二和第三的工具变量，分别是“邮局个数”和“互联网用户（数量）”。简单粗暴地理解，这些变量与数字经济息息相关。


图2和图3，是针对 9 个工具变量，将 215 篇文献标题归类，并对标题进行分词，查看文献标题的关键词分布。不难发现，涉及 9 个工具变量的文献标题，出现词频最高的是，“经济”、“数字”、“发展”、“影响”。计算方法，统计一定频度之上的标题关键词，选取若干个（总共 24 个），分别查看在 9 个变量上出现的频数。然后将该频数除以总频数形成“频率”，关键该“频率”再除以每个关键变量上被归类的文献数量，即计算出篇均的关键词出现频率。

在分布上面，图2显示，毫无疑问“经济”和“数字”两大关键词是频率最高的。其次，“发展”一词最多出现在“互联网端口（数量）”项下，即使用“互联网端口（数量）”做研究的论文中，更可能涉及发展。想来“端口”是非常专业的、形容互联网时代的技术名词，更“技术”的文献，更关注“发展”也显得非常合理了。

还有一个标题关键词引起人们注意的，是“影响”。我们发现，工具变量“互联网投资”和工具变量“互联网用户（数量）”项下，标题关键词影响的篇均频率最高。这一结论也是显然的。


第二梯队的标题关键词，明显覆盖到的工具变量就要少很多。其中，工具变量“互联网用户（数量）”和工具变量“电话机数量”，对应的文献标题，更多包含“效应”、“研究”、“创新”、“实证”。针对“效应”一词。这两个工具变量，是一种划时代的通信方式的转变，推断一下，文献中会提出“蝴蝶效应”、“传染病效应”等的概率会很高。当然，涉及“效应”的标题最多的还是使用“数字经济”这个工具变量，想来“数字经济”是一种总结概括的新词汇，自然有一种不言而喻感。换言之，这种统计频率推断出的高概率事件，似乎其因果关系是比较显然的。

这些图来自 Jingyi 个人分析，欢迎读者多出些问题，Jingyi 给大家分析分析！另外，感谢公众号出具的数据。

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