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1、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，表達什么經濟含義要知道）；2、模型中的系數如何估計出來（關鍵在于估計方法的選擇）。第1個要點涉及你論文主題。你一般要想用數據檢驗某種經濟關系，根據這種經濟關系來建立計量模型。如果你不知道要檢驗什么經濟關系，那我勸你就此打住。你發(fā)不了一流期刊了。第2個要點。千萬種方法的出現，目的都是要把那個系數給估計出來。不同估計方法的估計效果好壞，就是根據各種統計量來判斷。如果能選擇一種最合適你數據的估計方法，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
2、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果不知所措。這條途徑，最快捷的走法是找一個懂的人，把結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?。在一般的CSSCI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統計量的含義。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，
3、然后得到什么結果的。計量論文中的估計問題，最關鍵的事情，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。然后解釋結果的經濟意義。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在的拙劣。其實，計量論文的水平真正的決定因素是論文主題和思想的重要性。這個話題大家都很關心，就很重要，發(fā)表就很容易。所以，你會發(fā)現國際頂級期刊上一些計量論文所用的方
4、法很簡單。這些論文能發(fā)表，主要是他討論的問題很重要，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（所謂
5、的“大殺器”），只有5種(貪多嚼不爛)。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。看到書上介紹一個方法，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于經驗研究類的論文，會發(fā)現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
6、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的其他方法，例如GMM、隨機效應等。GMM其實是一個沒有用的忽悠，例如估計動態(tài)面板的diffGMM，其關鍵思想是當你找不到工具變量時，用滯后項來做工具變量。結果你會發(fā)現令人崩潰的情況：不同滯后變量的階數，嚴重影響你的結果，更令人崩潰的是，一些判斷估計結果優(yōu)劣的指標會失靈。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
7、序列相關，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，那就把選項都加上。反正如果沒有異方差，結果是一樣的。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。我估計國內能推導的沒幾個人。那些一流期刊上論文作者，最多只有5%的人能推導，而且大部分是海龜。所以，你不
8、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，有內生性變
