我不但没有理解偏，而且这还是对控制变量规范性的解释。

这是斯托克计量经济学导论第四版，关于控制变量的解释。建议好好读一读。

你一共说了三句话，前两句解释的非常标准，最后一句话“所以，回归结果里头，通常不列示控制变量，而只是说有无控制变量进行控制。”不知道是不是你自己的推论，或者是导论作者的理解。你因为有偏不解释也是理所应当，但是有偏并不意味着完全失效，起码在一定程度上反应控制变量是否选择正确，是否发挥了控制变量的作用，系数的正负号是否符合常理，这些都是具有十分重要的参考价值的，规范的汇报结果里面，控制变量的系数和显著性也是需要汇报的，我同你解释的是现实的操作中，为何会出现种想法或者推论的现实原因。

控制变量的作用决定了，它有可能与随机误差项有关；因此，对于一个有偏的系数你汇报了有什么意义？
有意义的是主要解释变量的系数。

“有偏并不意味着完全失效，起码在一定程度上反应控制变量是否选择正确，是否发挥了控制变量的作用”——我就问你一个问题，一个有偏的系数，有什么理论依据让你给它加了这么多戏？
请给一个明确的出处！谢谢！

控制变量选的好不好，从它可能有偏的系数上能看出来？这是那个老师教的？
能够克服遗漏变量偏误的控制变量，就是好的控制变量。在一个回归里头门主角是核心解释变量，不是控制变量。不需要给它加戏！

1、理不辨不明，可能知识也是一样的，我们心平气和地讨论下这个问题。
2、就在你上传的这张的关于协变量的说明中，第三段作者举了一个实际例子（可能我英文不好，见谅），当决定将富裕程度当作成绩的控制变量时，他指出了为什么富裕程度能作为成绩的合格控制变量，【1】富裕地区班级规模小。【2】富裕地区有更多的外部学习机会。这两点的本指是作者指出了富裕程度与学习成绩是相关的（多元回归的本质也是检验相关性），而且应该是正相关的，这个例子既然作者能拿出来，结合现实情况我们可以将其视为是事实，这并不为过吧。
3、实际应用中关于富裕程度，可能存在许多代理变量（图中下一段也有说明），到底选择哪一个呢？这段文字也给出了说明（虽然很含糊），加入了A之后，原先的关键变量x的系数和显著性发生明显变化，更倾向于选择加入A。此时，A必然是显著的（多元回归中，加入一个不显著的变量，根本不会明显地影响x的系数和显著性）。而且A必须是显著为正的，具体原因如2所示。我找了A，他找了B，还有人找了C，到底谁的比较准确呢，这一点不好判断，因为正如你所说协变量的系数是有偏的，这也是没人解释协变量意义的原因，但是ABC的系数却可以告诉我们谁是错的，只要系数不是显著为正的，那麽这个控制变量就是没有选择好。
4、说到底A正是因为与XY都相关，才决定了它能作为控制变量，相关性和显著性的联系自不用我多说吧。
5、当然我仔细想了下，也理解你的意思，你是在强调X的关键性，确实当选择了合适的控制变量后，X的系数确实是无偏的，控制变量的系数和显著性确实无需汇报，但当别人怀疑你的选择时，最好是把控制变量的系数和显著性show给他看，以证实控制变量的选取不存在太大问题。我想这一点，还是有较强的说服力的吧。

想问下老师 用系统GMM必须要加入被解释变量的滞后项作为解释变量来进行回归吗，不加可以吗