非负变量、服从右偏分布且在零时概率质量大，在实证经济学中经常出现。变换因变量y的两类模型——y的自然对数加上常数和反双曲正弦——在实证工作中被广泛使用。我们表明，这两类模型有几个共同的特征，引起了人们对其应用的担忧。当因变量经常被观察到为零时，这些问题尤其突出，在许多情况下，这是首先使用它们的主要动机。问题的症结在于，这些模型有一个额外的参数，该参数通常不是由理论决定的，但其值对点估计有巨大的影响。当这些参数达到极值时，对结果自然尺度的边际效应估计接近未变换线性回归或赋范线性概率模型的边际效应。在各种模拟数据中，两部分模型会产生正确的边际效应，OLS对未变换的y和泊松回归也是如此。如果研究人员关心估计边际效应，我们建议使用这些不依赖于变换的简单模型。