在实证分析中，内生性问题确实可能使得估计的回归系数出现偏误。对于不同的内生性来源（如遗漏变量、反向因果和测量误差），系数的方向性偏差可以按照以下方式理解：

1. **遗漏变量**：
   - 如果被遗漏的变量与已包含在模型中的解释变量相关，且对因变量有正影响，则该解释变量的估计系数可能被高估。反之，如果遗漏变量的影响是负的，则系数可能被低估。
   
2. **反向因果（双向因果）**：
   - 反向因果问题使得确定偏误方向较为复杂。如果反向因果关系加强了观察到的相关性，那么系数可能会被高估；若削弱相关性，则可能导致系数低估。

3. **测量误差**：
   - 如果解释变量存在随机的测量误差（即“噪声”），通常会导致该变量与因变量之间的关联减弱，结果是回归系数的绝对值会比真实值小——这就是所谓的衰减偏差（attenuation bias）或古典测量误差导致的偏差。因此，在大多数情况下，这种类型的测量误差会导致系数被低估。

为了减少内生性问题对估计的影响，研究者可以采取多种方法，如使用工具变量、控制更多的潜在相关变量、采用面板数据模型等策略。这些方法有助于识别并解决偏误，提供更准确的因果效应估计。

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