怎样写好经济学论文Word格式.docx
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同时他也告诉我说，Science
Nature上每年要发表上千篇文章，在这上千篇文章中可能只有百分之一是有用的，其他文章很快就会被人忘记。
我们经济学写一篇文章要比他写一篇实验报告费事很多，所以也不容易被人忘记，这也是一个好事情。
讲完这些之后，我会举三个例子，都是我自己的研究，并不是我的
研究有多好，只不过是我知道我是怎么走过来的，这是很重要的，因为有时候你看别人的文章但并不知道他是怎么写出来的，所以我可以谈一些我自己的感受。
一篇是关于中性政府的文章，发表在《经济研究》上；
第二篇是关于政府基础设施投资与居民消费，这篇文章我们刚完成，会在一本英文刊物上发表；
最后一篇是市场化与党的精英化，这篇文章我们还在写，在此我只是给大家提一下。
第一部分概览：
论文发表三部曲
1.选题
好的选题是论文成功的一半
首先说选题，我们做经济学研究，题目非常多，那么什么样的选题算是一个好的选题呢？
我觉得在中国做经济学研究，还是应该以问题为导向。
当然有些人会说我的志向就是要拿诺贝尔奖，我就要做纯理论的问题，但我感觉中国人做这种纯理论的问题没有比较优势。
没有比较优势怎么说呢？
林老师喜欢说一个例子，经济学的重镇以前是在英国，后来随着美国经济的崛起，经济学也就转移到美国，但是这个过程是非常漫长的。
我们知道，美国在GDP总量上超过英国是在1896年，在人均GDP上超过英国是在1914年。
那么经济学的重镇是什么时候转移到美国的呢？
我们一般说是1947年萨缪尔森发表《经济分析基础》那本书之后。
从美国人均GDP超过英国，都经过了三十多年。
我们比较乐观的估计，十年之后中国的GDP总量超过美国，那就是1896年到1947年，大概也要五十年的时间。
你要看经济学重镇的转移啊，要从2020年开始，我们再等50年，大概经济学的重镇能转移到中国来。
这是一个判断，中国要成为经济学的重镇，从现在算起还要等很长很长的时间。
第二你要知道美国大学里面的经济系，是一个很强势的学科。
他有多少的人天天没事干，天天就研究这东西。
李稻葵老师老喜欢说，美国为什么把经济学搞得这么复杂，本来经济学是没有这么难的，就是因为收入很高啊！
劳动力市场上工资高了，就要提高门槛，怎么提高门槛呢？
就是要搞你的智力测试，对你的智力要求越来越高。
所以在美国搞经济学研究的一帮人智力很高，都极端聪明，像克鲁格曼这种人，极端聪明、极端自负。
他天天没事干，不像我们，国内事情特别多。
他天天坐在办公室，没事干，天天在琢磨一些经济学的问题。
还有很多博士生，也在干这个事情。
你想去竞争过他们，要在纯理论上有所突破，我估计是很难的。
这不是说我们不行，事实就是这样的。
人家环境比我们好，花的时间比我们多，所以我们的比较优势还是在中国的实践，看能不能从中国的实践中提出一些问题，来好好的研究，一定是问题导向，这点我觉得特别特别重要。
我收到很多文章，看了他的前言和摘要，这篇文章大概就不会发表了。
现在有了刊号之后，投稿数量大一些，我们每年大概会收到七八百篇文章。
我们送审的就有三分之一，三分之二的文章，我们三个主编看看就给拒掉了。
我们很多时候是在看摘要，这不是说我们不认真，因为你一看他的摘要，就发现里面什么也没说，所以只能给拒掉。
送审的三分之一再拒绝一半。
所以选题是非常重要的。
你能不能在中国找到一个有意义的选题，别人研究过但你有好办法，或者别人根本没有研究过。
在这一点上，作为中国的学者是有优势的。
中国在过去三十年间发生了翻天覆地的变化，中国是世界上最大的发展中国家，中国现在是世界第二大经济体，有很多有意思的东西。
中国法治不健全，很多东西都在变，不停的变。
这实际上是一个大实验场，我们应该有很好的素材要去挖掘。
我就发现，我们收到的一些文章，很多人喜欢探讨一些纯理论问题。
比如我们老收到关于科斯定理的文章。
我就想，科斯定理都被研究了几十年了，难道你还能发现新的东西？
我觉得不太可能，所以这种文章，一看就给拒绝掉了。
你能不能说中国现实中有一个事情，你能拿科斯定理或者科斯定理的延伸去解释。
所以还是问题导向，这也是最有可能发现新的问题的地方。
什么是好的选题？
什么样的选题是好的选题呢？
第一是要有新的理论构想，我刚才说了你要去做纯理论的东西不是很容易，还是要问题导向。
你一定是在现实中发现了一个什么东西，但现有的理论解释不了，你才去发展一个新的理论。
我不知道在座的有没有博士生，大家看起来都很年轻啊，我拿到文章最忌讳看到什么样的文章呢？
一个已有的理论模型，他把人家的假设改一改，推导的非常复杂，最后推导出的是一个非常trivial的东西。
你改已有模型的假设，往往你会改错的。
这一次我们碰到一篇文章，说克鲁格曼的中心外围模型（CoreandPeripheryTheory）的理论错了，说克鲁格曼的文章中存在重大的错误，他指出来两点，我们差点接收了。
还好我看过那个模型，很明显是他自己搞错了，他对那个问题并没有那么熟悉。
你仔细想，克鲁格曼的那是得诺贝尔奖的文章啊，他要是有那么大的错误，还能得诺贝尔奖吗。
不要高估自己的智力，克鲁格曼是绝顶聪明的人。
不要老去拿别人的模型，改一改假设看能否推出新的东西，千万别这么做。
你要是写过理论模型就知道，一个理论模型都是磨了又磨，磨了又磨。
为了得出他需要的结论，假设已经简单的不能再简单了。
然后你去改他的假设，完全就是两码事，不可能做到。
我以我们还是要从现实中发现有意义的题目，而不是纯粹的去改人家的理论模型。
你比如说中国经济为什么成功，这个问题当然很大，不管你是做哪一个领域，你在你那个领域里头都可以问这个问题。
在我这个领域，我如何解释中国经济的成功，现存的解释有什么不足。
比如说，我们通常认为腐败不利于经济增长，而且有很多很多的理论和经验研究都证明腐败不利于经济增长。
我们知道中国腐败很厉害，透明国际（TransparencyInternational）给中国打分，廉洁指数（CPI）中国都是最低的百分之三十，但是为什么中国的腐败至少没有阻碍中国的经济增长？
如果你是研究制度经济学和新政治经济学的，这个问题是不是可以挖掘下去，我觉得这里面有很多可以做的。
为什么在中国腐败没有成为阻碍经济增长的因素，是不是能挖掘一下？
第二个选题就是解释一个谜或者意外。
谜就是逻辑上无法找到答案的现象，你比如李约瑟之谜。
大家知道李约瑟在写《中国古代技术史》这套书的时候，他提出来一个问题，中国古代技术水平到了如此之高的地步，但为何近代的工业革命没有发生在中国，似乎在逻辑上没有办法解释，当然就这个问题有很多的研究。
另外一个例子是，中国具有巨大的外汇储备，但我们为什么还要外国直接投资呢？
我们实际上还在出口资本，那为什么还要外国资本投呢？
这都显然是出现了一个问题。
再往回看一步，中国的投资回报率实际上是非常高的，如果你能找到项目去投资，回报率可能都是10%以上。
如果是这样的话，为什么我们会有经常项目盈余呢？
为什么这些钱没有投在中国而是要变为外汇储备给别人用呢？
投到美国我们的回报率是多少？
每年是2%。
你到中国的民间信贷市场上去，现在年利率都是20%以上。
这显然是某个地方出问题了。
我们现在老说中国经济失衡，那我们能不能深入的问一些这样的问题，找到一些这样的谜，然后来给这些谜一个解释。
其实中国这样的谜很多。
再比如中国的法治环境非常糟糕，法院判决了也不执行，那为什么还要签合同？
我到企业去调研，发现他们基本都要签合同。
而且法治环境那么差，但是经济表现并不那么差，这里面到底是什么在起作用。
再一个就是意外，你发现了和现有理论预测相左的经验事实。
理论上说随着价格上升需求会减少，但你发现价格上升需求上升的事实，这是经济学上一个经典的理论，你是不是有不同的解释。
总体上来说，文章要想发表，一定是你可能构建了一套理论对现有的东西进行解释，也有可能是你发现一个谜或者一个意外，这样你的问题才能抓住审稿人的眼神。
这样你的文章就成功了一半，因为你发现了一个很好的问题，然后你又给出了一个解释。
科斯研究所（TheRonaldCoaseInstitute），其实就是一个很小的研究所，有几个人在做，领头的叫
利.班南（LeeBenham）1，他办学习班给年轻人的要求就是，第一要有一个big“wo”，wo”就是“喔，我没想到”，也就是一个惊喜；
你又能给出来一个看起来合理的解释，我是说看似合理的解释，别人看了说“哦，啊哈”，这就是能把别人的眼神给抓住。
第三个方面，应用现有的理论来解释现象，你比如说检验现有的理论。
有很多理论，前人没有检验过。
然后你有新的数据，新的计量方法。
比方说最近在国际经济学界比较热的是做EmpricalIO,以前做产业组织基本上都是理论模型，但现在来说理论模型做的差不多了，大家都开始做检验。
用数据去检验，这个是现在很热的东西。
新的数据也很重要，我们这里收到的很多文章，如果他真的是用微观数据做的，被拒绝的概率是极低的。
一篇用微观数据做的文章，在我们那个杂志，特别是经过我的手的，大概就有60-70%的成功概率。
中国现在的微观数据极少，现在通常我们做微观研究可用的数据就2个，中国居民家庭收入调查（CHIPs）和美国北卡大学中国研究中心主持的中国健康和营养调查（CHNS）。
其他的数据都没有公开，统计局和农业部的数据，都需要花钱买，并且都很贵。
我在这里做一下广告，我们北大有两个数据，一个是赵耀辉老师领导做的CHARLS，主要做退休和健康的数据，现在已经做了两轮，一个是甘肃的，一个是浙江的，这个数据在CCER的网站上就可以查到的并且免费下载，大家可以去用。
今年是第一次做全国性的调查，明年就可以对外公布，在网上就可以免费下载到，这个数据对我们做应用微观研究的学者是有很大帮助的。
另外一个是中国家庭动态调查（CFPS），由于数据库是北大出钱做的，所以北大先用，明年10月对外公布。
如果你有北大的朋友，你们可以合作。
我想这两个数据，过几年以后就会成为金矿。
我现在看到的就是，CHIPs和CHNS已经被大家用烂了。
无数的微观文章，都是用这两个数据。
我们这两个数据出来之后，应该是一个很大的跃升吧！
还有一个就是新的计量方法，如果你做这个也是一个很大的贡献。
对我们来说做出新的方法论不太容易，但最简单的内生性问题，你如何来解决，这是可以做的。
再下面一类就是应用微观计量学，用微观经济学理论解释现象，并用数据做出证明。
这个往往需要你写一个小的理论模型，因为你是应用微观经济学的理论解释现象。
一个简单的例子，农村新型合作医疗是否降低农村信教的概率，我们知道人们信教其实是为了减少不确定性，信教最关键的不确定性就是死后你不知道你在哪里。
其实宗教就是利用未来这种未知性，所以所有的宗教都是关于来生的。
我们知道最近这些年中国农村信教的人越来越多，那到底是什么原因导致的呢？
一个可能的原因是不确定性太大了，所以人们要信教。
这篇文章是中国人民大学的郑风田老师做的。
其实他们用的数据不是特别好，是河南省开封地区的一个局部数据，但我看到这篇文章的时候，我眼前一亮。
这是个很好的也是非常显著的问题，特别是这种外来的宗教，基督教、天主教在中国农村扩散的非常非常快，这对中国农村是有影响的，他又和新型农村合作医疗结合，新农合是不是可以降低信教的可能性。
这个问题非常好，其实因为数据的原因做的并不是非常好，只有几百个农户的数据，但我还是愿意给他发，我觉得他提了一个非常显著的问题；
当然他没有写一个模型，其实这种情况下最好简单的写一个模型，还可以有一些简单的预测，这样会更可信一些。
不好的选题
第一个是我刚才说过的改别人模型的假设，这种情况一定要杜绝。
我拿到这种文章就觉得纯粹是在浪费时间和精力，因为解这样的模型通常很累，而且最后发现错了。
第二种是生搬硬套别人的理论模型，没有把经验事实给搞清楚。
先把你要讨论的事实给搞清楚，然后用已有的理论去解释你的问题和事实。
关于中国过去土地制度的变化，从秦始皇到现在的土地制度，我们经常收到讨论这类问题的文章，往往是生搬硬套科斯的产权理论等。
做这样的文章，你不去不扎扎实实阅读一些历史书籍，不去看一些数据，而是生套别人的理论，可以说是毫无意义。
所谓研究，就必须要做出自己的东西。
格雷夫在研究马格里布犹太商人的合同执行问题时，他挖掘很多中世纪的合同去研究，真正的做了一些历史研究，而不是生搬硬套现有的理论。
第三个是关于稻草理论，为什么叫稻草理论呢？
二十世纪初对欧洲的知名知识分子做了一项调查，在过去一千年，人类什么样的发明对人类的进步起了关键性的作用，有一个人给出的答案是稻草，为什么是稻草呢？
他说如果没有稻草，你就养不了马，养不了马就没有办法去打仗，于是欧洲的文明就拓展不开来。
所以没有稻草就没有今天的欧洲，所以稻草是最重要的发明。
你说他有没有道理呢？
道理是有一点，但是被无限放大了。
这样的理论就可以说是稻草理论，其实并没有那么显著但是被夸大了。
还有一个常见的问题就是研究决定因素，我最怕看到这类文章。
花了好大的劲，最后做了一篇例如工资是由什么决定的。
这种文章最好别做，你在回归方程里放十个变量，我可以说你的变量不够，你应该放二十个，那二十个可能还不够，你得放上一百个变量。
这个都是由很多的因素决定一个，你能把所有的因素都能穷尽吗？
有些人说我做了一个实验，刚开始时二十个，后来发现有些因素不显著，我把它给去掉了。
然后重新放，发现又有一些不显著，又给去掉了，最后这些因素是最显著的，所以我留下来了。
这不是做研究的方法，我们一定是研究一个机制，控制其他变量把一个机制说清楚就可以了，比如你可以问工会对工资有没有影响，你只要把这个因素搞清楚就可以了，而不是说非要去研究工资有哪些因素决定。
这样的问题不是一个好问题，不容易在好的期刊上发表。
2.论文写作技巧
现在我想讲一下论文写作技巧方面的问题，我想从两方面来谈这个问题，一个是理论研究，一个是经验研究。
如何做理论呢？
有很多人说我做理论啊，就是写出一个模型来，模型推导出什么结果就是什么结果，这种情况是没有把经济学给搞懂。
做经济学的文章，你一定要有一个符合直觉的故事，先把你的故事用自然语言表述出来，如果你的故事没有办法用自然语言表述出来，那你肯定是什么地方出现问题了。
首先用自然语言把这个故事讲出来，一定是你已经知道你要的结论，然后去编一个故事，不是你写一堆假设，然后推导出一个模型来，推导出什么结论我就接受什么结论，这是完全错误的。
哪怕是数学家也不是怎么做的。
你试想阿罗当年在写阿罗不可能定理的时候，他难道事先没有把这个结论想好吗？
难道是从他的四个假设出发最后推导出他的不可能结论的吗？
肯定不是这样的，他肯定是有个直觉告诉他这是不可能的，然后再回过头来，找最小的假设的集合。
结果发现，必须有这四个假设，才能推出所需要的结论。
其实其中有些假设基本上很难符合事实，你比如其中有一个两两不相关原则。
我刚到美国的时候，美国总统大选有三个候选人，老布什、克林顿和罗斯·
佩罗（RossPerot）。
根据两两不相关原则，意味着老布什和克林顿两个人的排序不受老布什与佩罗排序的影响，也不受克林顿和佩罗的影响，这在现实中是不对的，但是他必须要这个假设才能得到他的结论。
他是倒过来想的，其实数学家也是这样想问题的，你比如说数学里有很多猜想，比如哥德巴赫猜想，是先有这样的猜想然后才证明出来的。
我以前也不知道，我跟我的第一个导师做研究，写理论模型老写不出来。
后来我碰到一个学数学的同学，我就问他我想得出一个结论，怎么能得出来？
这位学数学的同学一句话，使我茅塞顿开，他说在数学上想要什么样的结论都能得到，看你的假设是什么。
数学上有一大堆数学的公理，你不能超出这些数学的公理的假设。
经济学稍好一点儿，经济现象太复杂了，你可以做一些假设。
但是你一定是先有结论，后写模型，把这个故事讲圆了，而且这个故事要讲的精巧一点。
然后你要找到适当的经济学模型，用严谨的数学语言把故事
用表达出来。
这里有两个关键词，第一个是用适当的经济学模型，最好使用现有的经济学模型，就能把它给讲出来，模型又比较精巧，然后你还能用数学语言讲出来。
什么叫恰当的经济学模型呢？
如果你是做制度经济学或者新政治经济学研究的，那应该知道最近几年一个火的不得了的人，他叫达龙.阿西莫格鲁（DaronAcemgolu），他几乎所有的文章都很精巧，他有一篇文章
WhyDidtheWestExtendtheFranchise?
，就是说西方民主化过程是怎么走过来的，西方的民主化过程并不是短期内完成的，英国大概花了220年的时间，一直到1928年妇女才拥有跟男人同等的选举权4。
他讲了一个什么故事呢？
他就讲穷人跟富人之间的斗争，穷人斗的厉害，要自己的利益，富人就放一点。
我们完全可以用马克思的阶级斗争来解释，但是你要用马克思的阶级斗争来解释，别人就不认，至少从现代经济学的眼光来看，这不是一个理论或者是不能接受的理论。
所以他编了一个故事，他编的是一个Commitment（承诺）的故事，当穷人向富人要福利的时候，富人说我给你，但是决定权还在我这里。
但是穷人一想，你答应给我，到头来你又不给我，怎么办啊？
这里面其实是一个承诺问题，怎么实现这个承诺呢？
富人说干脆让你们穷人决定，这不就是民主吗。
你自己决定该怎么干就怎么干，我不管了。
这个故事就是一个经济学的模型，这也是EdwardPrescott得诺贝尔奖的模型。
但我觉得根本没有必要这个模型，马克思的阶级斗争理论完全可以解释，而且可能解释的更充分。
但是你最好写一个经济学的模型，讲一个经济学的故事，别人可能更容易相信。
那好，大家会问这样一个问题，你既然可以用自然语言表述出来了，那为何还要用数学模型来表达呢？
我觉得唯一的原因是自然语言有漏洞，自然语言没办法表达清楚，特别是汉语。
比如我坐在这里讲，语法上错误连篇，汉语就决定了你可以不讲很严谨的语法，但英语你要是不讲语法别人就听不明白。
英语比汉语更严谨一些，但是我觉得汉语写诗要比英语好的多。
据说法语更加严谨，但是再严谨的自然语言它都存在漏洞。
你有时候听一个人用自然语言讲得天花乱坠，但是要真写到模型上来，可能写不出来，会有很多的磕磕绊绊。
举一个最简单的例子，我刚说了中国资本回报率很高，但是我们又输出资本，你怎么去解释这个问题呢？
你用自然语言可以说出来一个比较简单的故事，你可以给出一个解释。
我们有些企业从银行贷不到款，有些企业从银行贷到很多款，所以这里头总是有企业得不到贷款，所以一些贷款就会流到其他地方去。
这样听起来似乎是有道理的，但是你要写一个模型你试试，它不是那么容易的。
这样的模型，你通常要用到ORG模型（OrganizationGeneration），而且你一定要加入银行它有一些问题，你必须用经济学理论模型思考的时候，你才能发现一些你想不到的东西，这是非常重要的。
经济学模型的作用，一是检验理论的逻辑，再者是发现新的东西。
但是不是模型就一定是真理呢？
特别是做应用型研究的时候，不要把模型当做真理，它只不过是跟一种自然语言替代的描述方式。
我老跟学生说，数学就是另外一种语言。
数学家可以很简单的用英语、法语，他写的这些数学论文，大家都能看懂，不需要多少文字。
所以数学它是一套严谨的语言。
这里说到经济学，我个人感觉，还是解释为主，而不是去做预测，我们只不过是讲一个故事，就像历史学家也在讲很多故事，经济学家用数据和模型来讲这个故事，都是描述历史。
我们描述短期的历史，历史学家描述长期的历史。
怎么知道一个理论模型是好是坏呢？
首先要看这个假设是不是合理。
我刚才说了经济学家可以卖一点狗皮膏药做出一些假设，但是你的假设如果太生硬，特别是理论文章，马上就会被砍掉。
我老说，这是短路了。
你做了一个假设，然后做了一大堆复杂的推导，结果发现只是这个假设在起作用，当然这种模型肯定是不行的。
第二个要看你的模型应用是否得当，就是你是否用了正确的经济学模型，逻辑是否清晰有些模型写的很复杂，估计自己都没整明白，一定要写的清晰，要有血有肉。
模型是否精巧，你不能写的像大白话，你比如我之前说的，阿西莫格鲁加入Commetment，显得更精巧一点。
结论是否符合直觉，如果结论不符合直觉你的模型显然是有问题。
你做出来结果发现跟我们的直觉的不一样，要不就是你的假设错了，要不就是你的逻辑有问题。
是否能从现实中得到一般化的结论，这也是检验理论的一个重要标志。
最后一个标准时结论是否经得起数据的检验，当然这个要求有点高，其实很多经济学模型就是表达一个idea，不一定非得要用数据来检验，而且往往是这套数据检验不成立，我用另外一套数据。
数据很多，世界是多样化的。
经验研究
经验研究，好的数据是第一要务，我刚才说的这几个数据库都是公开的数据。
省级的数据，现在基本上都被大家用烂了，除非你有好的idea，我建议大家少用省级数据。
花一点时间收集县的数据、城市的数据，这些其实是可以收集到的。
我知道有一个人在北京图书馆呆了一个夏天，把县的数据全部给整出来了。
我现在有一个博士生，他现在在收集城市的数据，他要研究官员的升迁问题。
收集这些官员的来龙去脉，天天在网上查资料，做研究一定是要自己花点功夫和时间，做出一些出人意料的东西。
像我这个学生，他有了这么多城市、这么多官员的升迁的数据以后，我估计吃十年是没有问题的。
经验研究也要讲一个故事。
有人说我拿数据扔到模型里头，我一回归出来什么结果就是什么结果，这就是垃圾进垃圾出啊。
一定要有故事，最好要有理论模型。
当然理论模型不是说你要构建一个理论，而是说提出一个分析框架，哪些变量是解释变量，哪些变量应该作为控制变量，没有理论模型，这些东西你还真整不清楚。
写完理论模型你的思路会整一遍，你才知道放什么变量。
另外，要从多个方面验证自己的结论。
好多人做经验研究，两个回归就结束了，然后就是结论。
我们检验理论预测，我们往往是检验一个理论预测，但是数据支持理论不一定就说理论是对的。
因为你无法排除，其他理论也能得到你观察到的数据，就所谓的AlternativeExplanation（非唯一解）。
所以你要不停的问自己，是不是存在其他理论解释你的经验发现。
你就是想象有一个审稿人，他在挑你的错误。
现在国内好一些的杂志都在推行审稿人制度，我通常也要给一些杂志写审稿报告，拿到文章第一直觉就是把这这篇文章给杀掉，杀掉以后后面就很省事了。
《经济研究》每年的投稿量要上万，他一年能发表几篇文章啊，他不砍掉你才怪呢。
所以要想发表一定是一个非常好的问题，方法经得起推敲。
你可能还要检测一下反面的结论，我们的理论模型往往是一个正面的结论，是不是还会有一个方面的结论呢？
我们做过一个这样的例子，村庄选举增加村干部为村庄办事的积极性，这是正面的结论，但是他没法解决小孩上中学的问题，那你有数据说明村干部确实为村民多修了桥，多增加了灌溉设施，但是按理说他不应该对小孩上中学有影响，所以你是不是应该再做一个回归，看是否对
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