如何写实证经济学论文Word文档下载推荐.docx

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其实，确认研究问题应该在处理数据之前，否则你很难想象连问题都不知道，你如何处理庞大的原始数据。

我之所以把数据处理放在确定问题之前，主要是基于现实的情况。

如果我们确认了问题，但数据处理的结果不支持我们的预设问题，那么结果可能前功尽弃。

所以，很多实证文章都是先做试验后确定论题的。

但是，一旦有了结果，你就必须严格界定自己的研究问题。

第一，你要用简洁但准确的经济学规范用语表达自己的问题。

第二，注意表述中问题的导向性，确保读者看到问题不会疑惑。

第三，确认这个问题是新问题！

2.方法论

当你有了实证结果又确认了自己的研究问题是不是就万事俱备了呢？

不，至少，在这个阶段，你还不能动笔写论文。

你必须要明白，论文的成功不仅仅依靠“完美”的实证结果！

任何实证结果都是大厨做出的菜，一位厨艺高超的师傅可以用普通原料烹制出美味佳肴。

所以，“完美”的结果有时候只能蒙外行，却不能欺骗审稿人。

这里，我强调逻辑推理与阐述问题时的语言流畅性。

不要小看这两个问题，用什么样的叙事结构去组织文章很大程度上决定了文章的档次。

每个人有不同的方法论，但在这里应该大致上趋同。

被普遍接受的方法无外乎是“提出问题，解释问题，阐述问题的重要性，提出解决问题的方法，突出你的贡献”。

在论文主体部分，应当注意，问题的提出和解决必须严格按照逻辑顺序，要有写“小说”的心态，做好铺垫，突出重点，善于总结。

时时刻刻注意论文的走向，并且确保读者（甚至是外行）可以通过你的引导轻松抓住文章的重点要点（即使他们未必理解所有经济学术语和计量方法）。

3.提纲与计划

在解决了数据、论题、方法论之后，你可以开始制定计划。

这种计划不是国内写的那种空而无物的标题式提纲，必须在每一个段落明确写作目的，明确所用模型（或其他方法）的假设与限制，明确写作的要点。

完成计划初稿后，不要动笔。

两天之后修改计划。

再两天之后交给其他人修改。

一周之后自己再修改，与导师（或者其他有经验的同行）商议定稿。

4.写作与发表

接下来，按照提纲扩充论文，具体步骤将在下一段中详细展开。

论文完成之后，不要立刻修改。

等两周，等自己把一些固有想法淡忘之后再复读论文进行第一次修稿。

将第二稿给同事修改，返回后再次修改。

这个过程中可以举行seminar或者workshop，一定要得到反馈意见。

梳理和总结意见，进行第三（N）稿的写作。

严格地说，在大修改之后，应该再次做presentation以确认修改是成功有效的。

隔一段日子，对论文重新进行修改，定稿。

一般论文从初稿写作完成到投递刊物应该有3-6个月。

投递之后，如果通过初审那么一般会要求作者再次修改（一次就刊发的稿子很少很少），那么接下来就是漫长的修改与等待了。

二、细节与步骤

一般实证论文分为：

“摘要、引言、理论框架、实证部分、总结”五大部分，其中实证部分可以分为“数据描述、实证模型、实证结果、稳健性检验”。

最后写作摘要和引言，这是惯例。

一般应该先写作理论框架，随后可以确定ID的方法，然后解释模型的设定和数据情况，最后报告结果与稳健性结论。

这些问题一般国内谈得比较多，也不需要太多的赘述。

我想着重谈谈引言部分。

引言部分应该包括（按顺序）：

问题的提出、文献综述、方法选择、结果报告、文章结构安排

1、要提出问题，并且解释问题的重要性。

2、告诉读者现存文献研究到了什么程度，有什么局限，你的研究有何种贡献。

3、介绍方法，阐述清楚自己的研究思路。

4、简单明了地把结果或者结论告诉读者，如果他们有兴趣会认真去看论文的主体部分，否则。

。

5、例行公事，要把后文的结构安排预告

不要在论文中单独出现文献综述部分，除非是学位论文写作，不然没有必要。

第一，没有人去看文献回顾，对于外行来说这就是天书，对内行而言这些都是废话。

文献回顾的价值是突出自己研究的贡献，告诉读者你做了哪些前人没有做的工作。

如果我们仔细去看国内所谓顶级期刊的论文引言，有一些真的写得非常烂，根本不符合基本的写作规范，也达不到引言的作用。

首先，读者不关心过于“宏观”的事情（比如，彩旗迎风、锣鼓齐鸣，xxxx发表讲话），这种政治性高调在论文中没有意义。

其次，读者不关心学派之争，不要去批评某些和你不属于一个流派的作者。

最后，读者关心论文的方法和结果，但很多作者在引言里只字不提。

三、尾声

实证性文章的结果是报告参数，但其实这些参数的具体值并不重要。

这话也许很矛盾，既然我们的工作是围绕着参数进行的，为什么具体值又不要紧呢？

第一，这些参数解决不了实际问题。

它们不是圆周率的pai值，也不是物理中的g值。

就算你计算出了一个很重要的参数，又能如何呢？

第二，参数的解读可以帮助我们理解经济学问题或者现象。

从这个角度说，解读比数字本身重要。

第三，由于国别（或者地区）差异，很多参数并不具备普遍性，也很难真正解释世界。

不能夸大参数的作用，这一点国内研究做得非常不好。

为了达到某种效果，无限夸大参数估计的力量，使得很多人迷失了方向。

小小的总结：

从结构看，摘要和引言最要紧。

因为审稿人不看内容，单凭这两部分就可以拒搞。

从内容看，数据描述和模型设定最重要。

因为这部分往往是错误最集中的地方。

上次的文章（如何写实证经济学论文http:

//bbs.pinggu.org/thread-782298-1-1.html）有朋友跟帖问如何把常见实证文章分类，我想了很久发现这个很难。

所以，在本文中，我只是试图给实证文章分分类，但绝对不是什么标准分类。

本文的目的还是希望引起讨论，并把一些好的范例介绍给大家。

欢迎跟帖，我会整理并添加新的意见。

所引论文全部为外文资料，这样也省得涉及对国内作者和期刊的褒贬不一。

（这不表明国内论文没有好的范例，请勿联想。

）

在切入正题前，我想提一下经常做理论文章的Lucas（RobertLucas）。

也许本文的读者大部分对实证感兴趣，或者自己就是做实证研究的，但我还是想强调下理论论文对实证的重要性。

大家知道很多人选择实证领域是因为自身数学、计量统计等专业能力所限，不得不转做实证，而真正理论过硬、数学过关的经济学家一般偏向做理论。

你可以不同意这个观点，但这个潜规则客观存在于这个圈子。

发生在我自己身上的故事，我的老师们（包括我提到过一年发一篇JME的那位）都希望我选择理论方向，但我自知水平有限选择了实证研究。

他们同我说：

“假如你认为做实证可以不学理论，或者说逃避过理论关，那么你的论文永远是中学生水平。

事实上，实证论文比理论难得多！

”

这段话，我最近才慢慢明白过来。

类似的话，做纯计量理论的老师也同我和我的同学说过，当然，一开始我们都不信。

随着自己的成长，我逐渐发现他们的话是对的，所以，我把故事写出来。

希望真正想做出优秀实证论文的同仁们一起探讨。

回到Lucas的文章。

之所以说他是因为我的老师曾经提起过，现役的经济学家中有两位的文章写得好。

这个”好“与经济学无关，只和英文写作有关系。

其中第一个是Lucas，第二个是Acemoglu。

可能，他的总结主要局限于宏观领域，不过我们不妨学习下这两位的文章。

Lucas论文：

http:

//home.uchicago.edu/~sogrodow/homepage/papers.html

Acemoglu论文

//econ-www.mit.edu/faculty/acemoglu/publication

他们都可以称为著作等身了，所以上面的链接无法穷尽他们的所有作品，有对宏观理论有兴趣的读者可以慢慢去查。

重点推荐两篇：

Lucas，2004的一篇JPE，论述收入和乡城移民的理论文章，http:

//bbs.pinggu.org/thread-886664-1-1.html

Acemogluetal.，2001的一篇AER，用殖民地做IV研究制度与经济发展关系的实证论文 

//econ-www.mit.edu/files/4123

这完全是两种风格和类型的文章，但是它们有一个共同的特点——一针见血。

无论是阐述理论模型还是讨论现实问题都言简意赅，不搞迷魂阵。

Lucas的文章虽然是理论论文，但读起来不枯燥，他会尽量使用短句和浅显的词表达最直接的意思。

这也是为什么我的老师很推崇Lucas，一个能复杂问题简单化的人是真正的大师。

反之，大家懂的，倒过来操作的人在我们生活中比比皆是。

Acemoglu也是理论大师，他的实证文章相对比例较低，上面推荐的一篇我个人认为是经典之作。

对于研究制度与经济发展之间的关系，理论模型有，可如果没有实证研究来验证理论预计是不够的。

而Acemoglu使用殖民地的情况做IV很好地解决（或者说尽最大可能解决）了内生性问题，这也是大部分实证研究所面临的难题。

小结：

理论文章要带着对现实的关注，比如Lucas（2004）。

实证论文要回答理论问题，或者提出新的理论难题，比如Acemogluet,al（2001）。

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下面，正式地，我们讨论实证论文本身。

目前好的实证论文已经不能缺少TheoreticalFramework（理论框架）部分了。

当然了，那种为了拼凑一个理论框架而无病呻吟的做法不可取。

我想用一篇尚未发表的论文来做例子：

//www.economie.uqam.ca/pages/docs/Manovskii_Iourii.pdf

PriceofExperience

此文，通过一个简单的计量模型做引子，提出问题”为什么我们在数据发现人们的收入与工作经常成负相关？

“。

这是典型的实证做法，数据来自美国、丹麦和瑞典。

有了这个疑问，读者被吸引住。

我当时看文章的时候有种读小说的感觉，很想知道后面写了什么。

然后是理论部分，这个部分并不难，如果读者有兴趣可以下载论文一看。

他们其实就引入了经验指标，并通过简单的数学变形构造出可以用于计量模型的理论模型。

这个套路也不是特别难的事情，但要做得严谨和巧妙还是需要花费一些脑筋。

随后的部分是计量模型，但读者理解了理论部分，计量就成为顺理成章的事情。

但作者很小心地写了一节”识别“（Identification），这是国内实证论文最大的软肋，没有之一。

因为我们不太注意识别问题，所以很多看似高深的计量论文其实就是糊弄人——有时候作者糊弄读者，更多的时候作者自己也被糊弄。

简而言之，就是论文研究的主要问题在计量模型中没有体现，而计量模型中测量的是其他问题。

也就是我们的经常讲的，驴唇不对马嘴。

关于这个问题请参见：

//bbs.pinggu.org/thread-893428-1-1.html

随后，作者汇报计量结果，本文主要测量两个参数值（他们的做法有点像宏观的路子，尽管用的是微观数据），这里不展开。

然后，使用几种替代性的Specification。

最后总结。

纵观全文，构思巧妙，提出的问题很吸引人，理论模型直截了当与计量模型高度贴合，计量识别讨论充分，考虑诸多因素，并指出不同的specification。

尽管这还是没有发表的workingpaper，但其水平已经很高。

相信很快我们就可以在世界上30-40名的经济学期刊上看到，甚至可能进入前20名。

如果我们对照下自己的文章，不难发现差距是全面的。

第一，问题提出的方式不如他们新颖。

第二，理论模型构建不够巧妙。

第三，实证部分识别难以自圆其说。

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接下来，我用JDE上刚刚录取的一篇论文（Urbangrowthanduninsuredruralrisk：

Boomingtownsinbusttimes）做例子：

//bbs.pinggu.org/thread-885521-1-1.html

这是标准的发展经济学实证文章，使用是国别宏观数据，与上一篇微观数据略有不同。

基本调子很简明，要讨论城市化与经济增长的关系。

如劳动经济学版块老大deltaatfr所言“嗯，好文章就是这样，简介几句话，把问题就说清楚了。

这篇文章立意很好，提出城市化与经济增长也可以是双轨机制，这就跳出传统传导机制的束缚了。

具体的模型推导等，这里从略，我想突出一点，关于本文最后部分的模型检验。

实证论文最怕无法检验自身模型的正确性和适用性，而本文采用模拟值与数据值比较的办法（outofsampleprediction），就是在所有国家中逐一去除一组国家（如亚太国家，撒哈拉国家、拉美国家等），然后用估计系数代入重新模拟出这组国家的城化率趋势图。

这种检验直观而且有力，我们看图就知道模型的效果如何。

当然，在宏观中有calibration一环，与此还有一些区别，这是题外话。

下载（53.77KB）

2010-8-1823:

37

图中第一行是没有IV的结果，第二行是使用IV的结果，对比明显。

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最后，算是一个小小的总结，回答到底实证文章分哪些类。

我只能说常见的：

第一，纯实证，没有理论部分。

好的纯实证文章有两种用途，第一，检验某种理论是否符合现实；

第二，为了提出新理论问题寻找现实数据支持。

一个比较现成的例子是国际贸易中的引力模型。

基于引力模型的实证文章很多，一般不需要再赘述引力模型的原始推导过程，可以直接做计量模型。

第二，实证加理论。

这样的论文是从数据而来，发现问题，然后用理论解决问题。

也就是说，现在计量在前，然后开始构建理论。

这类文章其实并不多，因为太难了。

第三，理论加实证。

现在大部分外文期刊的实证论文多是这个模式，有一个历史文献中有的框架（当然有所改变，看要解决什么问题），然后从理论到计量模型。

如果还要细分，第三类可以再拆开：

1、引用经典理论模型，稍加修改，符合特定实证问题的要求。

2、基于基本经济学理论，构建自己的理论模型，然后过渡到计量模型。

我自己知道和想到的暂时就这些，欢迎补充！

实证论文的好与坏

这个题目起得很没有艺术感，但似乎经济学论文的第一要务不是艺术感，而是真实感——也许，等我们解决了真实问题后，也要追求艺术之美。

在目前考核升学压力客观存在的前提下，我们谈好与坏，未必是要批评某些人和某些现象——更多地，是希望在条件允许的情况下，把论文和研究的层次提升。

本文完全是个人随笔，不代表任何机构和组织。

热烈欢迎批评指正！

先从坏说起吧。

或许我们都想不出最坏是个什么情况，但我们似乎不考虑作弊这类事。

除去擅自修改结果，恶意剽窃等显而易见的“坏”之外，还有哪些是我们应该避免（可能有些还是难免的）？

1）事先设定好结论，不择手段拼凑结果。

这是比较常见的，而且很多人都干过——甚至不得不干。

比如，我们需要研究资本积累与经济增长关系，显然，我们预期资本与增长显著地正相关，如果得不到这个结果，我们多数会选择——不择手段达到目的！

重点是，如何做？

有一种最简便的办法，修改结果，但这不在我们要讨论的范围。

另外一种常见的办法是不遵循基本计量规范和理论模型设定，通过增减变量达到目的。

这种“坏”更加隐秘些，但我们扪心自问，多多少少都干过一点。

2）用复杂方法，得出简单（或重复前人的）结论。

这是目前实证论文被诟病的主要因素之一。

如果把“之一”去掉，我看也不过分。

沿用资本与增长的例子，即使我们通过复杂的计量方法得出了想要的结论，该文章依然会被质疑——既然前人从理论和实证上都反复证明了，为什么要重复？

回顾我们看过的文献，在回顾下我们自己的工作，这一条估计也多数人都经历过的——也许，所谓“瓶颈”就是如此。

即使能遵循规范，却走上了重复他人的老路，结果论文价值大打折扣。

3）不能正确识别变量

这是普遍存在，而没有引起足够重视的问题。

比如我们想知道资本与增长的关系，但由于控制变量选择不当或者对资本积累与经济增长的定义（或数据采集、测量等）有误，从而将非资本因素保留在结果中（而不自知）——从而导致了对资本与增长认识的偏差。

到了识别层面，其实，所谓“坏”——这个评价不太公正。

主观上，研究者一般也希望能准确识别变量，但往往缺乏有效手段。

客观地，这不是严格意义上的“坏”，而是不够好。

什么是好呢？

除了避免出现上述问题（保证“真实感”），也许还要加上一点“艺术感”。

1）论文本身应是有趣的

所谓有趣，大概至少有两类——一是方法有趣，二是题材有趣。

有趣的方法，似乎目前很受追捧。

当然了，技术层出不穷，戏法人人会变，各有巧妙不同。

难点在题材有趣，这与技术关系不大，取决于研究者综合素质——简单说就是视野与思路是否开阔。

2）对本领域研究有贡献（至少在边际意义上）

实证论文的贡献，大致有三个方面——一是回答文献中的分歧，二是检验理论模型，三是提供新的理论思路。

如果从这三方面看，我们大多数人都难言贡献。

有许多论文，可以解释现象，这当然是“好”的表现。

但如果实证论文只着眼于解释现象，从长远看，其价值会大打折扣。

祝福从事实证研究的朋友，有源源不断的好作品问世！

也许，我们可以相对客观地评价目前刊登在中文期刊上的论文（毕竟大部分都属于这个类别）——既学习优点，也看到不足。