計量論文寫作和發(fā)表的黑客教程

計量論文寫作和發(fā)表的黑客教程（讓初學者瞬間開竅，發(fā)<經(jīng)濟研究>不再難）byZeraNa本文的緣起：當初一個舍友來自西部地區(qū)，從沒學過計量（OLS都沒學過）。但畢業(yè)論文老板要求用數(shù)據(jù)說話，發(fā)愁。我于心不忍，告訴她：我每天晚上自習回來，睡覺前花10分鐘給你講解一下STATA的操作和出來的各項結(jié)果意義。第一天，我講了OLS。畫了一張散點圖和一根直線，用了1分鐘就讓她完全理解了OLS的精髓，這是用來干啥的。后面9分鐘講解了STATA的操作和OLS的各種變種。結(jié)果只一個星期，講完五種方法（下面會介紹），她信心大增。后來一下子發(fā)了好幾篇CSSCI，計量做的天花亂墜，讓人誤以為是一個大師。畢業(yè)論文也順利通過。她說我的方法是當今世界上最快的計量速成法。她說，以后有時間要好好看看計量書，打打基礎(chǔ)。我推薦她讀伍德里奇的那本現(xiàn)代觀點。但她論文發(fā)表了好多篇，至今還沒看那本書。問其原因：“看了一下OLS，跟你講的沒啥區(qū)別，就是多了些推導。那些推導看不看都不影響我用軟件。現(xiàn)在沒空看，先發(fā)論文再說?！蔽倚ζ涮≡辍５髞硐胂?，這種學習方法不一定適合所有人，但或許適合一部分人群。因此有必要寫出來讓這部分人群都有所收獲，不會因為發(fā)不了CSSCI而擔憂，不會因為畢業(yè)論文不會做計量而擔憂。因此有了本文。你是不是屬于這樣的人群？請看下面：本文的目標人群：不懂計量的人；想學計量卻缺乏時間的人；想學計量卻看不懂、推導不了那些恐怖矩陣的人，也就是不想看計量推導過程，也想發(fā)論文的人。不想看計量書，卻想寫計量論文，發(fā)幾篇CSSCI，盡快畢業(yè)的人。所有想速成的人。所有不信計量能速成的人。但是，目標人群一定要能看懂STATA軟件操作手冊的人（或者其他軟件操作手冊。不想看大部頭軟件手冊的人往后面看，最后我為你提供了一本：從入門到精通的、綜合考慮STATA操作的廣度、深度、難易度和閱讀速度的、專門針對計量經(jīng)濟學領(lǐng)域技巧的、由STATA著名官方編程人員撰寫的、10天就能掌握的、涵蓋經(jīng)濟研究常見計量方法的書籍，而且有下載鏈接）。如果你不認得手冊上的字，不要來告訴我。我也不認得。如果你能找到一個懂STATA、EVIEWS的人給你講解一下，那么你看不懂也無所謂。本文的目標：不看計量推導、不看計量書籍就能發(fā)計量論文，而且是大規(guī)模批量生產(chǎn)計量論文，灌水CSSCI(可行性在后面有嚴密論證)，甚至發(fā)經(jīng)濟研究和管理世界。（你如果不信，不妨先看看7樓的一流期刊示例）時間預算：深刻理解本貼內(nèi)容，2小時或者更多；閱讀由我全面比較尋找出來的難度廣度深度速度達到最優(yōu)平衡的書，10天；閱讀我給出的quantile快速入門，10分鐘；用相關(guān)數(shù)據(jù)進行全面訓練，斷斷續(xù)續(xù)，約1-3天；合計時間：2周左右。注：這不是你寫一篇論文的時間。這是你從不認識STATA開始，到全面熟練地操作經(jīng)濟研究上常用計量方法的一個可行時間長度。可能更快，也可能更慢，這取決于你的閱讀速度。嚴重警告：不是教你如何抄襲作弊，而是教你寫計量論文的方法和捷徑。本文猶如海洛因，容易上癮，且殺傷力巨大，切忌濫用。做理論計量研究的人，容易誘發(fā)高級計量排斥癥狀。本文方法一般只能用于：應急發(fā)表、被迫發(fā)表論文等極端情況。==============================================目錄一、計量論文的兩大要點是什么？二、如何判斷計量論文的水平高低？三、做計量的“大殺器”有哪些？四、瞎折騰計量的秘訣五、大規(guī)模發(fā)CSSCI的不傳之秘六、案例分析：借助大殺器成功登上一流期刊七、軟件操作方面書籍推薦(10天能讀完)==============================================一、計量論文的兩大要點是什么？1、計量模型的建立（就是那個方程，表達什么經(jīng)濟含義要知道）；2、模型中的系數(shù)如何估計出來（關(guān)鍵在于估計方法的選擇）。第1個要點涉及你論文主題。你一般要想用數(shù)據(jù)檢驗某種經(jīng)濟關(guān)系，根據(jù)這種經(jīng)濟關(guān)系來建立計量模型。如果你不知道要檢驗什么經(jīng)濟關(guān)系，那我勸你就此打住。你發(fā)不了經(jīng)濟研究了。第2個要點。千萬種方法的出現(xiàn)，目的都是要把那個系數(shù)給估計出來。不同估計方法的估計效果好壞，就是根據(jù)各種統(tǒng)計量來判斷。如果能選擇一種最合適你數(shù)據(jù)的估計方法，那么這論文基本就成了。二、如何判斷計量論文的水平高低？掌握了上面兩個要點，只是說你能寫出一篇計量論文，并不是說能寫出一篇高水平的論文。水平的高低在于你處理這兩個要點時水平的高低。下面仔細講解。如果只是為了寫計量論文，只需要“知其然”即可。沒有人會因為不會推導OLS估計量而對軟件里面出來的結(jié)果不知所措。這條途徑，最快捷的走法是找一個懂的人，把結(jié)果里面的各種東西所表示的意思給你講一遍，每個東西要注意什么?；揪涂梢粤恕Ｔ谝话愕腃SSCI上發(fā)表論文沒有什么問題。如果找不到人，就看STATA的手冊，里面的例子會講解每個指標參數(shù)統(tǒng)計量的含義。這樣慢一點，但效果很好，而且也能成為STATA專家。STATA手冊比高級計量教材看起來輕松多了，就是告訴你怎么操作軟件，然后得到什么結(jié)果的。計量論文中的估計問題，最關(guān)鍵的事情，不是能推導估計量，而是在STATA里面選擇一個“合適”的方法估計出來。然后解釋結(jié)果的經(jīng)濟意義。而計量水平的高低，不在于方法的復雜性，而在于方法的合適程度。因此高水平的計量論文，不必要求作者掌握高深的計量推導，而在于“選擇”的技巧。每種計量方法，都有優(yōu)劣。所謂用人之長，容人之短。水平高的人，能夠選擇以其之長，攻它之短。同時又能隱藏計量方法內(nèi)在的拙劣。其實，計量論文的水平主要決定于論文的主題的重要性。這個話題大家都很關(guān)心，就很重要，發(fā)表就很容易。所以，你會發(fā)現(xiàn)國際頂級期刊上一些計量論文所用的方法很簡單。這些論文能發(fā)表，主要是他討論的問題很重要（這涉及第一個要點），采用的方法即使有缺陷，也無傷大雅。如果問題不是非常重要，只是有新意，但是估計方法比較合適，也能發(fā)一個中上等期刊。如果問題屬于雞毛蒜皮之類，那就只能訴諸于超級復雜的計量方法，祈求審稿人看論文時，方法還沒看完就已經(jīng)累得半死，再也沒有心情來思考你的問題的重要性，然后也能通過了。三、做計量的“大殺器”有哪些？所謂的大殺器，不是指超級復雜的計量方法，而是指這種東西一旦用起來，一般不會有人來攻擊。所謂的一招斃命，斃了審稿人的命。計量方法很多，可以說滿天飛。但是，真正有價值的方法，被人公認為具有一定可信度的方法（就是所謂的“大殺器”），只有5種。并不是你所看到的所有的方法都有人信。這點大部分初學計量的人都不會意識到?？吹綍辖榻B一個方法，就認為這是一個好方法。其實不是。書上很多方法的介紹，僅僅是出于理論推演的需要，并不是實際研究中都能用的。你如果查閱一下國際上關(guān)于經(jīng)驗研究類的論文，會發(fā)現(xiàn)大部分論文所用方法無非是：1、簡單回歸；2、工具變量回歸；3、面板固定效應回歸；4、差分再差分回歸(differenceindiffernece)；5、狂忒二回歸(Quantile)。大殺器就這幾種，破綻最少，公認度最高，使用最廣泛。真是所謂的老少皆宜、童叟無欺。其他的方法都不會更好，只會招致更多的破綻。你在STATA里面還可以看到無數(shù)的其他方法，例如GMM、多層次分析法等。這個GMM實在是一個沒有用的忽悠，他還分為diffGMM和系統(tǒng)GMM。其關(guān)鍵思想是當你找不到工具變量時，用滯后項來做工具變量。結(jié)果你會發(fā)現(xiàn)令人崩潰的情況：不同滯后變量的階數(shù)，嚴重影響你的結(jié)果，更令人崩潰的是，一些判斷估計結(jié)果優(yōu)劣的指標會失靈。這完全是胡搞！這GMM的唯一價值在于理論價值，而不在于實踐價值。你如果要玩計量，你就可以在GMM的基礎(chǔ)上進行修改（玩計量的方法后面講）。有人會問：簡單回歸會不會太簡單？我只能說你真逗。STATA里面那么多選項，你加就是了。什么異方差、什么序列相關(guān)，一大堆盡管加。如果你實在無法確定是否有異方差和序列相關(guān)，那就把選項都加上。反正如果沒有異方差，結(jié)果是一樣的。有異方差，軟件就自動給你糾正了。這不很爽嘛。如果樣本太少，你還能加一個選項：bootstrap來估計方差。你看爽不爽！bootstrap就是自己提靴子的方法。自己把腳抬起來扛在肩上走路，就這么牛。這個bootstrap就是用30個樣本能做到30萬樣本那樣的效果。有吸引力吧。你說這個簡單回歸簡單還是不簡單！很簡單，就是加選項。可是，要理論推導，就不簡單了。我估計國內(nèi)能推導的沒幾個人。經(jīng)濟研究上論文作者，最多只有5%的人能推導，而且大部分是海龜。所以，你不需要會推導，也能把計量做的天花亂墜。工具變量(IV)回歸，這不用說了，有內(nèi)生性變量，就用這個吧。一旦有內(nèi)生性變量，你的估計就有問題了。國際審稿人會拼了老命整死你。國內(nèi)審稿人大部分不懂這東西（除了經(jīng)濟研究這類刊物的部分審稿人以外）。工具變量的選擇只要掌握一個關(guān)鍵點就行：找一個和內(nèi)生性變量有數(shù)據(jù)相關(guān)的，但是和殘差沒有關(guān)系的東西，這就是你的IV了。例如貿(mào)易量如果是內(nèi)生的，那么你找地理距離作為IV。北京到紐約的距離，那是自然形成的，沒人認為是由你的Y或者殘差導致的。但是你會發(fā)現(xiàn)貿(mào)易量和地理距離在數(shù)據(jù)上具有相關(guān)性。這就很好。這種數(shù)據(jù)相關(guān)性越強，IV的效果就越好。就這么一段話，IV變量回歸就講完了。在STATA里面，你直接把原回歸方程寫出來，然后把IV填進去就可以了，回車就得到你的結(jié)果。關(guān)鍵是你不一定能找到這樣的工具變量。你能找到，這個工具也不大能用。不過要注意，IV不靈不代表你不能發(fā)表。經(jīng)濟研究上還不是發(fā)了一大堆這樣的論文。所以，你只要找到一個IV，效果不是差的太離譜，一般都能發(fā)。當然不能發(fā)國際一流了。國內(nèi)是沒問題。國內(nèi)審稿人沒人會重復你的結(jié)果看看是否有問題，因此你說這個IV效果已經(jīng)是最好的了，世界上還找不到第二個比這個更好的了，審稿人也沒的話說。就發(fā)表唄！如果審稿人說，另外一個IV效果可能要比你的好。那你就采納他的建議用他的IV（盡管他的建議會更差），然后感謝他一下。第二次審稿，難道他還會說自己上次是胡說八道？？？所以就發(fā)表了，哈哈哈哈！有人又會問：面板不是還有個隨機效應嘛？我只能說，你是看過書的人，所以才知道隨機效應。其實隨機效應壓根就沒什么用處。有人信誓旦旦說可以用hausman來檢驗。我只能告訴你，這檢驗壓根就不可靠?？煽恳彩抢碚撋峡煽?，實踐上根本沒人信。當然中國人都信，不信的都是美國歐洲這樣的計量經(jīng)濟學家。你難道不知道hausman還會出現(xiàn)負值！做過這個檢驗的人都很頭疼這個負值，不知道該怎么做。你如果看看一些高手的建議，或者一些書籍，你就會發(fā)現(xiàn)，最權(quán)威的建議就是：當你無法判斷該用固定效應還是隨機效應的時候，選擇固定效應更可靠。隨機效應不是任何時候都可以做，但是固定效應是任何時候都可以做。所以你知道該怎么做了吧。差分再差分(Difference-in-Differences)，或者叫作差差分法、雙差分法，是固定效應的一個變種，在估計某個事件發(fā)生帶來的效應時最有用的方法，特簡單。關(guān)鍵思想是通過差分的方法把相同的固定效應差分掉，就剩下來事件的凈效應了。舉一個例子你就明白怎么回事了。大家都知道買房子靠不靠學校醫(yī)院等設(shè)施還是有很大差別的。ZF為了拉動某個地方的房價，直接把地鐵建到那里。但是你不知道這種設(shè)施到底導致價格有多少差別。你看到學校旁邊的學區(qū)房價格上升，難道一定是學區(qū)房因素導致的嗎？北京房價一直飆升，很可能是學區(qū)房以外的因素導致的?，F(xiàn)在你要檢驗一個假設(shè)：學區(qū)房因素導致房價上升。差分再差分，這個方法要湊效的秘訣是：學區(qū)房因素發(fā)生變化，而其他因素基本維持不變。例如ZF重新劃分學區(qū)，一個著名小學突然在某個沒學校的地方建分校，或者一個著名小學搬遷，這些因素導致房子是否屬于學區(qū)房發(fā)生了變化。以建分校為例。建校后周圍一片區(qū)域A的房子都屬于學區(qū)房，這個區(qū)域以外附近區(qū)域(B)的其他房子就不算該校學區(qū)房。然后收集建校前后兩個時間點上、A和B區(qū)域房價的數(shù)據(jù)。所謂的差分再差分法，就是：A區(qū)域兩個時間點上的平均房價差距-B區(qū)域兩時間點上的平均房價差距=d，這個d就是建校對房價的影響了。d是兩個差距之間的差距，所以才叫做差分再差分。用計量回歸把這個d給估計出來，是有辦法的：——————P=b0+b1*Da+b2*Dt+d*(Da*Dt)+Xb+eP是房價，Da是虛擬變量，在區(qū)域A則為1，否則為0，Dt是時間虛擬變量，建校后為1，建校前為0。STATA一跑，就把d估計出來了。為什么d可以如此表示？自己思考一下啦。實在想不出來，Wooldridge的書上有精確嚴格的解釋。這里給出一個直觀的粗略解釋：北京所有區(qū)域的房價每個月都在上升，因此需要控制這部分因素，這就是時間因素Dt；區(qū)域不同自然也有差別，需要控制區(qū)域位置因素，這就是Da，這就控制了即使不建校也存在的差距；控制住其他因素X，那么剩下的Da*Dt就是建校帶來的房價提升效應了。這下明白了哦。狂忒二回歸(Quantile)是一般均值回歸的一個推廣。看名字挺嚇人，其實很簡單。如果你知道OLS是一個均值回歸，那類推就可以知道1/2分位數(shù)回歸。你知道的，正態(tài)分布下，均值就是1/2分位數(shù)的地方。均值回歸就是1/2分位數(shù)回歸。知道了1/2回歸，你自然知道1/4和3/4分位數(shù)回歸了。如果還不懂，翻開伍德里奇的書，講到簡單OLS回歸時，我記得有一個圖，上面對不同位置的x位置畫了不同的正態(tài)分布密度函數(shù)(第2版是figure2.1，pp26，見下面)。如果是異方差問題，那么不同x位置的正太分布圖的方差就有變化。這個圖上注明了預測值是E(Y|X)，就是Y的條件期望，就是那根回歸預測直線啦。在正態(tài)分布下就是Y的密度函數(shù)的中心點的連線，就是1/2分位數(shù)點的連線。如果那條預測線畫在密度函數(shù)的1/4和3/4分位數(shù)點上，那么預測結(jié)果就不是Y的均值（在非正態(tài)下可能是均值），而是1/4和3/4分位數(shù)點的預測值。這下明白狂忒二回歸了吧。分位數(shù)回歸就是看看那根預測直線在不同的分位數(shù)點上有什么結(jié)果,得到什么樣的回歸系數(shù)。通常的OLS預測直線，僅僅是一個特例而已。進一步推廣，可以推廣到任意分位數(shù)點回歸的情況。道理一樣。quantile回歸還可以推廣到帶bootstrap的quantile回歸哦，想起來是不是很過癮啊？？？道理還是一樣的，具體怎樣操作，耐心往下看，到最后有quantile的速成秘訣哦，包你10分鐘能在STATA里面跑出quantile回歸來。伍德里奇《計量經(jīng)濟學導論——現(xiàn)代觀點》的圖2.1（解釋Quantile回歸的意義）不過要注意，大殺器要用對。有內(nèi)生性變量，你就不要用簡單回歸了，你得用IV回歸。這幾種大殺器的精髓一領(lǐng)會，基本上其他東西就難不倒你了。就是STATA里面的選項多選幾個或者少選幾個的問題。你所要做的就是在STATA里面打鉤、設(shè)置參數(shù)。對付一般的CSSCI論文，已經(jīng)是綽綽有余了。如果你提了一個大家很感興趣的問題，就是一個重要問題，那么用用IV，或者固定面板，發(fā)個經(jīng)濟研究基本沒問題。如果你的問題不是很重要，還想發(fā)經(jīng)濟研究，那你就要簡單問題復雜化。上面大殺器能解決的問題，你就用更不可靠的方法但更復雜的方法去解決吧。大家用開源軟件就會知道，一般開源軟件會有一個穩(wěn)定版本，功能比較少，效果很穩(wěn)定，能滿足你日常幾乎所有的需求。還有一個開發(fā)版本，專門給那些吃飽了撐著沒事干的人折騰的版本，因為是開發(fā)版本，所以很不穩(wěn)定，經(jīng)常會出錯、崩潰。不過能折騰的人不怕崩潰，崩潰了能自己修。你要是想折騰，接著往下看吧。四、瞎折騰計量的秘訣瞎折騰有三種水平，第一種是低水平，第二種，高水平瞎折騰。第三種，當然是中等水平折騰。低水平瞎折騰，就是大殺器不夠過癮，要用攝人魂魄、但容易走火入魔的計量方法達到發(fā)表經(jīng)濟研究的目的。例如，沒事弄弄協(xié)整，搞一把單位根檢驗之類的。聽起來頭頭是道，其實都是杞人憂天。你想想，要是有協(xié)整，時間序列你根本不用著急。要是沒有協(xié)整，你著急也沒用。那你還協(xié)整個啥！面板來說，你有協(xié)整，也沒有一個較好的估計方法，期刊上不是還有很多人在用固定效應OLS，或者是加點滯后滯前項變成一個固定效應動態(tài)OLS來估計非平穩(wěn)面板嘛。面板到現(xiàn)在為止也沒有一個公認的可靠的協(xié)整向量估計方法，否則STATA這樣的軟件早就提供按鈕了（STATA和EVIEW現(xiàn)在只有協(xié)整的檢驗方法，不是協(xié)整向量的估計）。既然沒有公認可靠的方法，你急啥！其實，協(xié)整這玩意，最大的價值也在于理論價值，實踐價值幾乎沒有。當年格蘭杰發(fā)表協(xié)整思想，說如果變量不平穩(wěn)，在沒有協(xié)整關(guān)系的情況下，前人回歸都不可靠。這話把大家嚇個半死。驚魂未定時格蘭杰又說，在協(xié)整情況下沒問題，大部分論文中的經(jīng)濟變量都有協(xié)整關(guān)系。大家一聽，松了口氣，原來沒有問題。有問題的那些少數(shù)自然自討沒趣。從格蘭杰當年這搞笑天分，你就知道期刊上那些協(xié)整玩意都是忽悠。當然，又是單位根檢驗，又是協(xié)整檢驗，然后各種估計方法，這就好幾頁篇幅過去了，經(jīng)濟研究編輯一看，至少進入匿名審稿了。兵法曰：唱空城計，以靜制動。意思你知道的。上面是低水平瞎折騰。雖然攝人魂魄，但是一旦走火入魔，論文就被斃。風險和收益，你自己把握吧。下面簡單談?wù)劯咚较拐垓v。這不屬于本文的目標范圍，但是既然提到瞎折騰，不提一下這個有點缺陷。能干這事的人，一般都要看過高級計量。不看是不會的。如果你沒看過，下面可以直接跳過。這高水平瞎折騰，基本上是一招斃命，當然是斃審稿人和主編的命。要斃了自己的命，還不如不瞎折騰呢。我只講一下操作步驟。能如此瞎折騰的人，基本一看就能心領(lǐng)神會。找一篇頂級期刊的名人寫的經(jīng)驗研究論文。這類論文通常是問題很重要，方法很傻瓜。然后你去拓展方法。這里改改殘差假設(shè)，那里修修變量平穩(wěn)性強度，重新推導一下估計量（這就是為什么走這條路，你就得會推導），得到一個新的分布，然后按照這個新分布來做顯著性檢驗，得到你想要的結(jié)果?？纯从惺裁唇Y(jié)果變化。啥變化也沒有那幾乎是不可能的。即使沒大的變化，也會有系數(shù)程度大小的變化，或者顯著性有所輕微變化。只要有變化，就大做文章，巴拉巴拉一大堆討論，暈死他再說。這論文寫出來，投經(jīng)濟研究自然沒什么問題。說實話國內(nèi)能這么玩的人畢竟少數(shù)。你玩把戲，審稿人都不一定看得出來。自然就通過了。如果投國際上一流刊物，那么多人在玩這個把戲，都是火眼金睛，就看你玩的轉(zhuǎn)否。如同馬戲團的雜技，有人玩得溜，有人會出破綻。再補充一個中等水平的瞎折騰方法。你也不需要會推導公式，但是你得會用一些傻×程序，例如GAUSS，MATLAB、R等。你平時緊緊盯著那些出新方法的期刊，我指的是國際期刊哦。一旦有一個新方法出來，作者都會附一個程序，例如R程序。你就下載下來?？疵靼走@篇對應論文的摘要、introduction和結(jié)論，基本搞清楚這方法是針對什么樣的問題的，在什么情況下能用。這就行了。你拿過來把中國數(shù)據(jù)往里面灌，然后出來一篇論文。因為這方法很新，國內(nèi)基本沒人見過，即使見過也是極少數(shù)人。沒人見過就好辦事。你說自己的結(jié)果怎么樣可靠，怎么樣比別人的結(jié)果要好，那就是好。編輯肯定沒見過這方法，審稿人只是小概率見過。所以這論文一投就中。五、大規(guī)模發(fā)CSSCI的不傳之秘以揭示經(jīng)濟變量之間關(guān)系為目的的人，掌握大殺器的用法就夠了。發(fā)CSSCI沒有問題。你把一個數(shù)據(jù)集用一個方法做一遍，然后呢？當然是上面講的每個方法都做一遍，不要犯傻只用一個方法做哦。然后挑最差的一個結(jié)果寫一篇論文，然后發(fā)表。然后次差的結(jié)果寫第二篇，推進你第一篇的結(jié)論，說你用了新方法有了新發(fā)現(xiàn)。準能發(fā)。這年頭的CSSCI，大部分都是沒有什么新結(jié)果的，花錢就能發(fā)。你要弄出一些新結(jié)果來推進一下，那就是上層之作了。然后，你知道的，第三篇文章殺出來了，第四篇文章又殺出來了。別忘了，還有第五種狂忒二方法(后面我有文件，讓你10分鐘內(nèi)知道怎么在STATA里面實現(xiàn))，CSSCI編輯基本不知道啥東西，你基本上是一招殺敵。這樣至少5篇CSSCI。一般研究生博士生都能畢業(yè)了。碰到-變-態(tài)-的學校，你也-變-態(tài)-一點，再找一個數(shù)據(jù)集，再整5篇CSSCI。10篇總能讓人畢業(yè)了吧！??！如果你的學校非要發(fā)經(jīng)濟研究、管理世界、中國社科，那你就再把我上面的五種方法看一遍，融會貫通，讓自己能做到對癥下藥，挑選最佳結(jié)果，發(fā)經(jīng)濟研究基本沒問題。對癥下藥就是計量方法要選擇合適的，那幾種大殺器不要用錯了地方。如果期刊編輯跟你過不去，你就跟編輯說：后果很嚴重哦。然后你就使出瞎折騰的殺手锏。大家根據(jù)上面三種瞎折騰水平，對號入座。在這種論文的寫作過程中，切記如下潛規(guī)則：一定得選最復雜的計量方法，用別人無法獲得的數(shù)據(jù)，寫出能讓人明白但看不懂的論文。控制變量直接放你所能想到的，起碼也得五六個。什么序列相關(guān)呀，異方差呀，bootstrap呀，能加上的全給他加上。論文開頭有復雜新奇的關(guān)鍵詞，致謝里都是學界名人。字里行間都帶腳注，引用全是英文文獻，特專業(yè)的那種，讀者讀到這里，甭管他有沒有看懂，都得跟人家說一聲“我的方法來自ECONOMETRICA”，一口專業(yè)的計量術(shù)語，倍兒有面子。論文中要有幾個圖和表，散點圖得帶標簽的，光這些數(shù)據(jù)標簽疊加在一起就暈死幾十萬人，再放一個超級復雜的方法論“簡介”，推導過程帶邏輯跳躍性的。就是一個字兒——暈。隨便瞄一眼就得眼冒金星。周圍的同學不是用NAG、C++就是FORTRAN，你要是用GAUSS呀MATLAB呀，你都不好意思跟人家打招呼。你說這樣的計量論文，得寫多長時間？我覺得怎么著也得兩年吧？兩年？那是傻瓜！最多兩周。你別嫌快，還有更快的呢。你得研究作者的發(fā)表心理，能夠在兩周時間內(nèi)寫一篇論文的人，根本不想花兩年時間去寫。什么叫計量大師，你知道嗎？計量大師就是：做什么樣的計量，都做最暈的，不做最好的。所以，我們做計量的口號就是：不求最好，但求最暈！你那學校發(fā)經(jīng)濟研究也不能畢業(yè)？？？難道你在哈佛念書？那你看錯帖子了。哈佛寫經(jīng)驗類論文是不能畢業(yè)的?。。τ诖蟛糠謬鴥?nèi)學生來說，沒人教授計量經(jīng)濟學，很痛苦。有人教授計量，更痛苦。計量經(jīng)濟學的教材、那些漫天飛舞的矩陣，有時間看看，沒時間不看也行，不影響寫論文。關(guān)鍵是看看軟件的手冊或者我在后面推薦的材料，有條件找個懂軟件的人，一周就能成為計量寫作的高手。我猜想看這帖子的大部分人都是屬于寫經(jīng)驗論文的吧，按照上面的方法，發(fā)個10篇CSSCI基本沒問題。難道畢業(yè)還有問題？用五種計量大殺器，成功登上國內(nèi)一流期刊的具體實例六、案例分析：借助大殺器成功登上一流期刊對照具體的案例再琢磨，效果更佳。大家看到這里，是否有一些感想呢？我分享了這么多經(jīng)驗，你不妨把自己的論文寫作發(fā)表的經(jīng)驗也寫出來分享一下，大家相互學習。正好回復本貼，免費觀看隱藏部分：1、《市場化改革、企業(yè)業(yè)績與國有企業(yè)經(jīng)理薪酬》經(jīng)濟研究，2009年第11期面板固定效應模型，不折騰。2、《出口開放、地區(qū)市場規(guī)模和經(jīng)濟增長》經(jīng)濟研究，2006年第6期面板固定效應模型+IV，左右開弓一招斃命，不折騰。3、《中國自主創(chuàng)新中研發(fā)資本投入產(chǎn)出績效分析——兼論人力資本和知識產(chǎn)權(quán)保護的影響》，中國社會科學，2007年02期折騰一大堆單位根檢驗，協(xié)整檢驗。最后回到簡單OLS（第一種大殺器）來估計時間序列，連常見的EG兩步法也不見蹤影。一句話，能折騰。以上只作為示例，不涉及作者。他們能發(fā)一流期刊，是因為主題選得好，相反計量工具卻并不復雜。這些論文的計量僅僅需要知道EVIEWS或STATA軟件怎么操作即可，不需要更多的高級計量知識。你可以不看計量經(jīng)濟學教科書，可以沒有高深的計量知識，但是，你得有經(jīng)濟學知識。一般的CSSCI的例子自己可以找找，多得是。七、軟件操作方面書籍推薦(10天能讀完)這一部分是后來補充的。我一開始建議看STATA手冊，但網(wǎng)友反映，STATA手冊太多、太厚，閱讀不易