正文
审稿人还会关注你的研究重点是否清晰。如果你的论文的主要目的是探讨X对Y的影响，却花费了大量的篇幅去分析Y对X的反向机制，他们可能会认为你偏离了主题，或者文章的重点不够突出，甚至建议你将反向机制的分析作为未来研究的方向。
为了更有效地应对审稿人可能提出的疑虑，可以采取以下策略：
理论为王，基础要牢：在论文中，务必清晰且有力地阐述你的主要因果方向（X对Y）的理论基础和重要性。要充分强调为什么这个问题是你的研究核心，并提供充足的文献支持，让审稿人信服你的研究重点是明确的。
目标明确，逻辑清晰：如果你选择分析反向机制，一定要在论文中明确说明你的目的是什么。是为了验证你的主要研究发现是否稳健？还是为了更全面地探索变量之间的复杂关系？亦或是为未来的研究抛砖引玉？清晰的研究目标能够帮助审稿人更好地理解你这部分分析的意义。
正如我们的群友们所讨论的那样，对于是否需要在论文中加入反向机制的分析，并没有一个统一的答案。这需要我们根据自身研究的具体情况进行综合权衡：
如果你的研究有扎实的理论基础支持反向因果关系，并且拥有可靠的数据和方法来分析这种反向作用，同时你认为这部分分析能够显著增强你研究的稳健性，或者能提供重要的、额外的学术见解，那么在论文中纳入这部分内容是值得考虑的。
但记住，一定要清晰地区分主要分析和补充分析，并且采用合适的统计方法来处理可能存在的内生性问题。
如果你认为深入分析反向机制存在一定的困难，或者可能会模糊论文的主要焦点，那么完全可以在结论或讨论部分提及潜在的反向因果关系，并将其作为未来研究的一个重要方向。这种做法既能展现你思考的全面性，又能为后续研究提供有价值的思路。
为了让文结构更加清晰，能够明确地展示主要研究问题和补充分析（如反向机制探讨）之间的逻辑关系，我们的群友们也给出了一些实用的建议：
在引言中，首先要清晰地阐述论文的主要研究问题，即X对Y的影响。随后，你可以简要地提及论文还将探讨Y对X的潜在反向机制，并说明这样做的目的是什么，例如，为了检验主要发现的稳健性，或者为了提供更全面的理解。
在方法部分，需要详细地描述用于分析主要研究问题（X对Y）的研究方法。如果在分析反向机制（Y对X）时使用了不同的方法，你可以在本部分简要地提及，或者在专门讨论反向机制的部分进行详细的说明，确保读者能够清楚地了解每部分分析所采用的方法。
在结果部分，你应该首先呈现
主要研究问题（X对Y）的分析结果。
然后，
可以在一个单独的子部分呈现你对反向机制（Y对X）的分析结果，并且使用清晰的标题进行区分，例如“补充分析：
Y对X的影响”。
结论或讨论部分，即使你没有进行深入的反向机制分析，也可以在论文的结论或讨论部分提及潜在的反向机制，即Y对X的影响，并将其作为未来研究方向的建议。这能够展现你对变量之间关系复杂性的认识，并为后续研究提供有价值的思路。
因此，群友还是建议，无论最终选择是否在论文中深入分析反向机制，最重要的一点是，你需要透明地讨论研究的局限性。坦诚地承认研究的不足之处，不仅能够建立你与审稿人和读者之间的信任，更能提升你研究的整体可信度。
内生性问题的拓展性阅读 ，0.
看完顶级期刊文章后, 整理了内生性处理小册子
；1.
“内生性” 到底是什么鬼? New Yorker告诉你
；2.
Heckman两步法的内生性问题
(IV-Heckman)；3.
IV和GMM相关估计步骤，内生性、异方差性等检验方法
；4.
最全估计方法，解决遗漏变量偏差，内生性，混淆变量和相关问题
；5.
毛咕噜论文中一些有趣的工具变量！
；6.
非线性面板模型中内生性解决方案
；7.
内生性处理的秘密武器－工具变量估计
；8.
内生性处理方法与进展
；9.
内生性问题和倾向得分匹配
；10.
你的内生性解决方式out, ERM独领风骚
；11.
工具变量IV必读文章20篇, 因果识别就靠他了
；12.
面板数据是怎样处理内生性的
；13.
计量分析中的内生性问题综述
；14.
工具变量IV与内生性处理的解读
；15.
一份改变实证研究的内生性处理思维导图
；16.
Top期刊里不同来源内生性处理方法
；17.
面板数据中heckman方法和程序
(xtheckman)；18.
控制函数法CF, 处理内生性的广义方法
；19.
二值选择模型内生性检验方法
；20.
2SRI还是2SPS, 内生性问题的二阶段CF法实现
；21.
内生变量的交互项如何寻工具变量
；22.
工具变量精辟解释, 保证你一辈子都忘不了
，23.
审稿人: 为啥你不展示Y对工具变量Z的简约式回归结果呢？
24.
Two Sample IV, 双样本二阶段工具变量回归, TS2SLS充分利用2份数据的信息
，25.
Stata自救行动: 高维固定效应HDFE, 弱工具变量稳健性估计, 工具变量SVAR
