实证研究

国外常用数据库WRDSWRDS的全称是Wharton Research Data Services (WRDS)。该数据库为30多个国家的400多个机构的40,000多家企业，学术，政府和非营利客户提供服务。WRDS为用户提供了一个位置，可以访问多个学科的250 TB数据，包括会计，银行，经济，财务，ESG和统计。为什么说WRDS是数据库中的数据库呢？因为WRDS提供对S＆P Capital IQ，CRSP，纽约证券交易所，汤森路透，Bureau van Dijk，Global Insight，OptionMetrics和其他重要商业研究数据库的访问。除了基本的数据外，该数据的亮点在于很多的经济数据。近期还提供了fund相关的数据。有需求的小伙伴们不妨搜索下自己学校是否有开通相关的权限。Compustat标准普尔Compustat提供北美地区大多数上市公司的年度和季度收益表、资产负债表、现金流量表以及其他附加数据。金融数据是通过一系列途径获得的，包括有线新闻网、新闻发布会、股东报告、与公司的直接联系，以及证券交易委员会公布的季度和年度文件。Compustat文件也包括关于合并、行业分割、银行、市场价格、股利发放以及收益等信息。Compustat提供自1950年到现在的相关数据集。Compustat数据库可提供美加地区超过24000家上市公司的详细季度和年度财务报表与财务指标的历史数据。该库收录北美及全球上市公司近20年的财务数据，另外亦提供北美回溯版，包括400家公司自1950年以来的财务资料；提供约180种模板报表、上市或下市公司财务数据等信息；并可整合最新的或历史性的主要财务数据以制作所需的报表和图表。适用学科范围：会计、金融、财务管理等经济学学科研究用途：用于支持全球上市公司财务状况的回溯性研究。应用的研究领域包括：资产分析、计量分析、竞争者分析、公司资本结构、财务比率、合并与购并、R&D、资本及存货投资、股市报酬、及资本市场效率等主题。CRSP“Today, nearly 500 leading academic institutions in 35 countries rely on CRSP data for academic research and to support classroom instructions.”美国作为学术发表集中营，CRSP必将首当其冲。其历史可追溯至1960年，是世界上古老的数据库之一。在美国，CRSP数据依赖于280多所学校的研究和教学，这些学校授予数学，统计学，会计，金融，经济学和其他相关学科的博士，MBA和本科学位。在美国以外，CRSP为遍布35个国家的190多家领先机构提供服务。CRSP对数据质量，准确性和完整性有着充分的保证。数据库中的股票，指数，基金，国债和房地产投资信托市场数据是学术的基础数据库。CRPS是研究美国金融市场的首选数据库。大部分三星以及四星Journal上的文献数据资源全部来自于该数据库。CRPS的数据类型结构比较与众不同。需要使用的小伙伴们需要注意如何调整数据结构。需要根据数据的初始类型建立一个适合自己的数据矩阵。推荐下载CSV格式。DATASTREAMDatastream是一个全球金融和宏观经济数据平台，是Thomson Reuters旗下的产品，提供175个国家和60个市场的股票，股票市场指数，货币，公司基本面，固定收益证券和关键经济指标数据。改数据库提供世界的最全面的财务历史数据系列内容可从20世纪50年代开始。对于需要搜集各种财务指标的相关数据的小伙伴来说，这个数据库简直就是个小宝库啦。除此之外，Datastram 在股指方面也是强项。数据库有着超过340,000个股票指数的历史数据，包括68个国家和新兴市场的市场指数的广泛报道。 为主要指数供应商提供综合股票指数和成分数据，如MSCI，FTSE Russell，标准普尔，道琼斯和STOXX。数据库还为许多发达和新兴市场本地指数提供历史成分清单和权重数据。 全球股票指数涵盖了30多年的指数历史日数据，覆盖全球55个市场，32个地区和170个行业该数据库包含162个国家的经济概况。这些包括政府机构（中央统计局和部委），中央银行以及编制名誉指标的公共或私人机构。 覆盖范围从头条新闻延伸到包括所有主要经济新闻发布的系列，以及其他重要出版物或国家数据库。连蒙古的股票数据都有哦~需要注意的是，不同于其他数据库，DATASTREAM需要很高的权限，一般只有在学校电脑才可以下载。这个就对小伙伴们进行数据清洗时的学习地点有很大要求啦。如果出现什么问题就要回到学校重新下载。请注意好数据备份。相比其他数据库， Datastream的对数据清洗的要求相对要求更高。因为其最初关联至EXCEL，在下载大量数据的时候推荐分散下载。否则很容易造成数据崩盘。好啦~明天为大家介绍国内有哪些实证研究常用的数据库吧

中国青年报客户端讯（中青报·中青网记者 齐征）2020年1月4日，中国3岁以下婴幼儿照护服务体系建设实证研究项目启动会在北京召开，会议旨在促进贫困地区对儿童早期发展的关注，推动婴幼儿照护服务体系建设。国家卫生健康委员会人口监测与家庭发展司司长杨文庄在致辞中指出：“党和国家高度重视妇幼健康和贫困地区儿童早期发展，陆续出台了相关标准、规范和管理办法。2019年5月，国务院办公厅印发了《关于促进3岁以下婴幼儿照护服务发展的指导意见》（以下简称《意见》），可以说2020年是我国托育发展的元年，我们要坚持中国标准，打造中国品牌，不断完善政策法规体系和服务供给体系建设。”他强调，托育工作要坚持家庭为主，持续提升家庭成员的素质能力。同时还要鼓励机关企事业单位、支持社会力量参加托育事业建设，全社会要大力支持，我们也要想办法解决众多早教托育机构的痛点、堵点、难点。未来一系列的标准规范将要出台，希望社会力量托育机构与国家标准对标对表，合力解决困难问题，创造有利于孩子安全、高质量成长的好环境，致力于健康中国建设。人力资源和社会保障部职业技能鉴定中心处长姚春生介绍，人社部目前涉及到3岁以下婴幼儿照护服务的相关工种有3个：育婴员、母婴护理员和保育员。“3岁以下婴幼儿照护服务的发展必须有专业化的人才队伍做支撑。2019年5月最新公布的国家职业技能标准里，育婴员和保育员相同设计了3个级别：初级、中级和高级，3个职业，没有技师和高级技师的等级，也就是说对高技能人才队伍建设没有做规定，尚待完善。”姚春生表示，目前，育婴员、母婴护理员和保育员都是水平评价类职业，2021年，有可能全部退出国家职业资格目录，进入社会评价和用人单位评价体系，这对托育行业是很大的挑战。“涉及到婴幼儿照护服务行业的工种，包括以后新产生的工种是否需要准入机制，还需要充分论证。”中国人口与发展研究中心研究员刘中一负责贫困地区3岁以下婴幼儿照护入户指导试点项目，他表示，关注贫困地区儿童早起发展项目不仅是落实贯彻《意见》，更是阻断贫困的代际传递和乡村振兴的需要。“项目主要特色是最终形成一套财政可负担、资金流向可追溯、模式可复制、工作机制可持续的项目，并争取纳入国家‘十四五’规划。”中国人口与发展研究中心主任贺丹表示，国力的竞争最终是人口素质的竞争，目前我国托育发展需求很大，贫困地区儿童发展任务很重，中国人口与发展研究中心将发挥好智库型研究机构的作用，积极研究早期儿童发展，促进人口健康发展，推动健康中国建设。项目启动会由中国人口与发展研究中心指导，人口与健康杂志社和健康中国观察杂志编辑部主办，中国3岁以下婴幼儿照护服务体系建设实证研究项目办公室、北京托与育文化咨询集团有限公司、北京螺思科技逗芽成长管理中心、北京爱乐祺文化发展股份有限公司、北京彩红贝贝文化有限公司具体承办。（健康中国）

1.前言如果你想选择一个好的题目，就要抱着对自己和后人负责的态度。当然，除了抽象地理解一个好选题的特性，我们还应该懂得如何在庞杂的文献中找寻自己未来的研究方向。其实，这些经验也是在不断的文献积累中逐步获得的。每当你读新文章时都应该问自己：“它到底做了什么贡献？我可以继续做些什么？”下面我们先来回顾下前辈们是如何讲述他们的选题经验，再结合一些例子讲讲我个人的实践经验。2. 前辈的总结哥伦比亚大学的经济学教授 Don Davis 在“Ph.D. Thesis Research: Where do I Start?” (《博士论文研究：我从哪里开始》)一文中针对博士论文选题给出了一条重要建议：选择你长期感兴趣的话题。这样做不仅有利于激励你完成博士阶段的研究，更是在职业生涯初期为你提供一个可以挖掘和拓展的主题性研究领域。一言以蔽之，博士阶段的选题要避免“竭泽而渔”。Davis （ 2001 ） 还谈到了“ 有趣” （ interesting ）选题的几个“参照指标” （indicators）。第一，“有趣”是一个很主观的词，难以统一标准，但总有些依据存在。笔者在这里补充一点，在学术界，“有趣”是一个既基本又苛刻的要求。说它基本是因为 几乎所有导师都会告诉学生要选一个有趣的题目，说它苛刻是因为每个人心中对“有趣” 都有不同的标准。第二，如果作者要让大家觉得选题有趣，那么选题在多大程度上对现实世界有影响就至关重要，简而言之就是选题要有“现实意义”。第三，证明一个问题的 “现实意义”可以通过学术领袖的工作来印证。如果有几位知名学者对你的选题做过相关 研究，那么我们有理由相信，这个选题是重要的。第四，当你证明了自己在做一个重要的 选题之后，要说服读者你的选题是有新意且非常重要的。特别是对实证类选题而言，在前 人的模型中加入一些变量显然不能作为“新意”的代名词。即便使用了全新的数据和方法， 如果实证结果不能给读者带来耳目一新的感觉，如果实证的主题依然老旧，那么这类选题 还是不成功的。普林斯顿大学的经济学教授 Avinash Dixit (1994) 对选题的“现实意义”有自己的理解。他的首要建议就是不要太多顾及选题的社会意义，相反地，他鼓励学生尝试那些看似无用但非常吸引人的题目。显然，Dixit 的观点与 Davis 有很大不同。当然，经济学文献中互相矛盾的理论和实证发现比比皆是，在谈论如何选题时，出现这样的分歧也一点不意外。Dixit 主张兴趣第一，不断尝试，在实践中找到适合自己的方向。针对兴趣，Dixit 还提出了一个非常重要的建议：很多想法和理论上的技巧会突然出现在你脑海里。但是，不要被动等待它们出现，要鼓励自己主动找寻这类想法。所以，要对任何与你研究相关的想法和资料保持高度的兴趣和敏感。只有这样，新的想法和选题才会不断涌现。这一点，作为有一定科研经验的读者应该会感同身受。虽然经济学家在选题是否一定要有“现实意义”存在不同看法，但多数人在谈论选题时都会反复提到“有趣”这个词。原加州大学伯克利分校的经济学教授、现任 Google 首席经济学家的 Hal R. Varian (1997) 在讨论如何构建经济学模型中也提到，在写模型之前一定要确认研究的问题是否有趣。为此，他用了经济学中最常见的概念之一——机会成本。当你选择一个题目做研究时，其实还有其他备选的题目，所以做当前题目的预期收益一定要超过你的机会成本。他认为要检验一个题目是否有趣和重要，关键在于是否提供了新的洞见（insight）。一个很形象的检验方法是，读者看了文章要发出惊叹：“啊，这篇文章解释了如此重要的问题！”总结起来，Dixit 和 Varian 是高屋建瓴地看待选题，展现了大师境界。Davis 的建议很 接地气，适合研究生选题时候参考。虽然语言表达不同，某些观点也有区别，但三位经济 学家都强调选题要新颖要有趣。略微遗憾的是，他们的经验之谈中“战略”居多，“战术” 较少。下文将结合我在实践中的经验教训，提出更细致的操作性建议。我的实践经验由于经验和水平的差距，我对选题的理解与学界前辈们无法同日而语。作为一家之言与大家分享，仅供批判和参考。第一，选题要在大量阅读的基础上。尽管在如何读文献、读多少文献的问题上，经济学家看法各异，但我认为初学者还是应该养成勤读文献的好习惯。我们可以按照个人的研究，将经济学文献大致细分为几个领域，把论文分类归入文件夹。这些文献也包括没有正式发表的工作论文(Working papers) 。寻找文献的过程可以从各领域的文献手册(Handbook)、Journal of Economic Literature (JEL)、Journal of Economic Perspectives (JEP) 等入手，找出前人的文献综述，按图索骥查到文献的发展脉络。然后，通过文献索引查出目前最活跃的作者，根据作者的个人网站查询最新的文献综述及前沿研究。比如，在最近一段时期，哪些作者发表的重要论文最多、被引用最多，那么这些作者就应该被视作最活跃的作者。同时，可以关注 NBER (National Bureau of Economic Research) 每周的工作论文更新，看看这些作者是否也在 NBER 经常发表工作论文。最后，将这些作者定为重点关注对象，时刻关心他们的最新研究。这种关心要做到细致入微，包括知道他们最新论文的投稿状态和正在写作的论文。因为有些写作团队效率非常高，如果你不了解具体情况，遇到选题近似或者重复时，你的论文还没写到一半，他们的文章可能已经被发表。所以，大量阅读除了能提供坚实的文献基础，还能避免选题撞车。第二，选题要符合作者的能力。寻找到一个好的题目，除了了解本领域的发展，还要理解为什么有些问题没人做。那些没有人碰的题目到底是受制于数据还是方法，你本人有能力解决这些吗？事实上，别人做不了的，很可能也是你做不了的。当然，在确认了上述问题之后，如果你有信心解决前人束手无策的问题，那么完全可以尝试挑战自我。这类文章一旦成功，贡献将是普通论文无法比拟的。现实中，一些看起来很“高大上”的题目，往往不是初学者轻易能驾驭的。比如，制度与增长的关系是一个很好的话题，可我们能想象一个年轻的学生去写，结果会如何。这便是老师们通常说的，选题不要太大的原则。虽然这是一个老生常谈的话题，我还是想补充一点，凡事没有绝对。如果一个初学者确实有很深的文献功底，又有很好的数据和方法做支撑，同时非常清楚写出来的论文会是什么层次和质量，老师们应该放手让他去尝试。关于这点，我的看法与 Dixit (1994) 关于选题应该以个人兴趣为重类似：学生的论文总有从不成熟到成熟的过程，应该以兴趣为先，允许错误和失败。第三，选题要有明确的导向性。目前的实证研究，大体有三类选题导向：问题导向、数据导向、方法导向。第一种导向，层次最高，初学者往往难以做到。所以，能做到数据和方法导向，也应该被鼓励。在灯光数据普及前，对增长的研究常常受困于内生性问题。现在这方面的数据多了，双重差分和断点回归等方法也普及了，解决内生性的难度就相应降低了。所以，从技术角度说，如今研究制度对增长的影响，难度比 Acemoglu et al. (2001) 初步探索时期要低些。可是，无论文献如何发展，我们都不会抹煞 Acemoglu et al. (2001) 的功绩，因为在当时的条件下，这类选题是非常珍贵的，研究结果也有着深远的影响。大多数人都难以把问题、数据和方法三者兼顾。换言之，一篇论文诞生后，三个方面总有缺憾。这时，我认为问题是第一位的。读者和审稿人对一个重要的、稀缺的问题，多少会表现得宽容些。现实中，不少论文是数据驱动的。作者往往在获得了一些宝贵数据后才下决心要做一 篇雄文。在大数据成为热点的今天，如果研究者所占有的资源中包括了稀缺的大数据，而 不加以善待和利用，就是对资源的浪费。所以，数据驱动型的论文本身没有错。如果有错， 就是数据拥有者没有把故事讲好，没有把经济学理论（或者直觉）与数据结合好，没有把 问题实质研究透。出现这类情况，我认为可以归结于人的惰性。当数据优势太大时，研究 者往往会忽略问题的重要性。选题时也往往会片面强大数据的独一无二，而轻视了经济学 研究的基本要求。我们做数据分析，归根到底是为了理解经济体的运行规律和人做决策时 的规律。稀缺数据可以给予实证分析更精确的答案，更多因果性的结论，还有更多深层次 和异质性的启示。如果做不到这些，那么即使手握宝贵数据，也难以选得好题目。第四，选题要有自己的态度。所谓自己的态度就是在前人的研究基础上，明确自己的贡献，对过往研究有准确的评价。这个评价必须是客观公正的，在批判前人的时候要非常注意措辞。批判是需要的，但鉴于审稿人可能是你批判的对象，所以要把握尺度做到对事不对人。凡是涉及到批判的部分都要有理有据且措辞文雅。如果选择了一个老生常谈的题目，那么态度就显得尤为重要。如果你没有鲜明的态度， 审稿人会认为这篇文章没有什么贡献和进步，属于邯郸学步，审稿结果就很可能是负面的。同时，审稿人会从投稿人的态度中判断其对文献的熟悉程度和对经济学理论、方法、数据 的掌握程度，从而对文章质量进行评估。第五，选题最好有“源于生活，高于生活”的追求。如今的研究五花八门，数据新奇， 思路开阔。这些当然不是坏事，但我觉得源自生活的选题，可能会更有生命力。比如，时 下大学生就业难和专业不对口等现象比较普遍，它们就属于劳动经济学中的“过度教育”或 者“教育与岗位错配”。做这些研究贴近生活，同时具有科研意义。又比如，一些学者研究 放开二胎生育对妇女参与劳动力市场的影响，也很贴合热点，既有政策意义又有学术价值。近期，不少学者纷纷把目光投向了污染对经济和人们生活的影响，这也是他们有了切肤之 痛后，逐步尝试用经济学方法来研究和解释现实问题。总之，我们身边的很多事，都值得 研究。虽然我不主张扎堆搞热点研究，但多关注身边发生的变化，从中寻找有趣和有意义 的研究课题是值得提倡的。这条建议与 Dixit（1994）和 Varian（1997）的观点不谋而合。最后，选题也要有分享的精神。这是我个人的体会，可能与大部分导师要求学生严守选题的要求相矛盾。现实中，不少人觉得选题特别难，不愿意分享自己的想法。特别是自己发现了一个不错的方向，往往不自觉就“保密”起来。我的看法恰恰相反，选题和思路不需要过度保密。真正好的选题，别人听过也未必能轻易剽窃。在一个良性的环境中，讨论可以带来更多的视角和意见，丰富选题的意义，纠正可能出现的偏差。同时，更多人的讨论，也许更有利于促成合作。我们不能讳疾忌医和闭门造车。把选题和初步思路与合适的人分享，并不会损害个人的利益，相反可以提高自己的研究水平。退一步，如果你有很多好的想法，但受制于时间和精力无法把这些想法全部转化成科研成果，那么与别人分享，促成他们更多更好的研究也是对文献总量的贡献。有很多选题可以分享，说明你的思维没有枯竭。靠保守秘密，靠护着选题，其实已经棋输一招。总结起来，选题的指导思想是要找到一个有趣而又意义的题目。这种意义可以是基于个人兴趣的（Dixit，1994），也可以基于社会价值（Davis，2001）。实现这个目标的基础是：1、有一定的文献积累；2、带着“问题”和“兴趣”找选题；3、清楚个人能力的边界；4、对生活充满奇心；5、学会交流与分享。

什么是实证分析论文？中学的时候，我们要写说明文、议论文、记叙文等，大学后，我们要写各种各样论文，如课程论文、EI论文、SCI论文、毕业论文……那么，论文到底是什么？论文就是指学术研究者通过收集资料、数据，用不同的研究方法如案例分析法、统计分析法验证理论假设，并把研究的课题、过程、得出的研究结论详细清楚地叙述出来，用以指导社会实践生产等。从狭义上来说，运用统计分析法（如方差分析、T检验、回归分析等）对构建的模型或提出的理论假设进行验证，得出研究结论的论文可以称为实证分析论文。实证分析论文的一个基本步骤为：根据已有的经济理论或经济行为构建模型，根据研究模型设计问卷量表，搜集统计数据，运用统计分析软件对数据进行分析，检验提出的假设或模型是否为真，最后修正模型得出研究结论。为什么要使用SPSS？写论文时如何选择合适的统计分析工具？一要看论文研究目的、应用方面，二要看论文模型的研究深度，三要看个人统计知识的基础。目前使用较多的统计软件有Eviews，SAS，Excel，AMOS，SPSS等等。Eviews通常在金融、经济行业中使用，适用于计量经济学，处理国民经济，GDP等时间序列和截面数据；SAS功能强大，但使用条件要求高，要求会编程知识，非统计专业人员难以掌握；Excel作为基础的办公软件，图标制作简单，图形工具强大，但是像直方图、曲线图这类的简单分析结果并不专业，得出的结论不能深入讨论，而excel在统计方法上的运用却是大部分人并未掌握的，操作起来并不比SPSS等软件简单，不能运用在大型统计分析方面；AMOS是在结构模型中使用，更多运用在论文中的因子分析部分辅助SPSS对模型的验证，对问卷进行验证性因子分析，检验问卷的结构效度和拟合度，提高论文深度和意义。SPSS是一款用途广泛，操作简便的基础统计分析软件，通过对数据的采用方差分析、T检验、卡方检验、相关分析、回归分析等方法，找出数据背后潜在的规律和本质，可以运用在各行各业，如市场研究、医学行业、金融行业等。对企业管理者来说，利用SPSS分析数据是制定有效管理措施、挖掘用户画像的基础；对学术研究者来说，SPSS是检验模型，推断事物发展方向不可或缺的工具。SPSS功能虽然没有SAS多，诞生在界面简洁易操作，输出结果清晰易懂，是众多非统计专业和统计专业人员的首选。因此，SPSS是帮助毕业生分析问卷数据、写好实证研究论文最常见的统计软件。但由于SPSS只能识别量化数据，不能识别文本，输入问卷数据时需对选项赋值，所以论文研究常设计量表收集数据。问卷与量表的区别将在下面具体讲解。

最新电影《模拟游戏》讲述了图灵这位数学天才传奇而结局悲凉的一生。每个时代， 天才总是孤独的，平凡人羡慕天才们超凡的智慧与想象力，却难以企及。除了极少数如图 灵般的天才开创了某一个领域，甚至某一个学科，大部分科研工作者的劳动都是在极其狭 小的领域中或前人的成果上进行的。他们劳动的价值，有时难以用短期眼光来衡量。有些 论文，也许在几十年中都没有人引用。有些研究，除了作者本人，甚至没有第二个人知晓。然而，他们依然坚定地工作着。正如图灵坚信他的机器可以破译德国的 Enigma 密码，坚信他的理论一定是正确的一样，大部分科研人员都执着地认为自己的工作虽然在很长时间内不会对外界产生影响，但终有一天，后人会去翻看他们留下的论文、 笔记、手稿、采访记录——一切可以留下的、解释他们对世界看法的点点滴滴。说了那么多，只为了解释一点：如果你想选择一个好的题目，就要抱着对自己和后人负责的态度。当然，除了抽象地理解一个好选题的特性，我们还应该懂得如何在庞杂的文献中找寻自己未来的研究方向。其实，这些经验也是在不断的文献积累中逐步获得的。每当你读新文章时都应该问自己：“它到底做了什么贡献？我可以继续做些什么？”下面我们先来回顾下前辈们是如何讲述他们的选题经验，再结合一些例子讲讲我个人的实践经验。01、前辈的总结哥伦比亚大学的经济学教授 Don Davis 在“Ph.D. Thesis Research: Where do I Start?” (《博士论文研究：我从哪里开始》)一文中针对博士论文选题给出了一条重要建议：选择你长期感兴趣的话题。这样做不仅有利于激励你完成博士阶段的研究，更是在职业生涯初期为你提供一个可以挖掘和拓展的主题性研究领域。一言以蔽之，博士阶段的选题要避免“竭泽而渔”，Davis (2001) 还谈到了“ 有趣”（ interesting ）选题的几个“参照指标”（indicators）。第一，“有趣”是一个很主观的词，难以统一标准，但总有些依据存在。笔者在这里补充一点，在学术界，“有趣”是一个既基本又苛刻的要求。说它基本是因为 几乎所有导师都会告诉学生要选一个有趣的题目，说它苛刻是因为每个人心中对“有趣” 都有不同的标准。第二，如果作者要让大家觉得选题有趣，那么选题在多大程度上对现实世界有影响就至关重要，简而言之就是选题要有“现实意义”。第三，证明一个问题的 “现实意义”可以通过学术领袖的工作来印证。如果有几位知名学者对你的选题做过相关 研究，那么我们有理由相信，这个选题是重要的。第四，当你证明了自己在做一个重要的选题之后，要说服读者你的选题是有新意且非常重要的。特别是对实证类选题而言，在前 人的模型中加入一些变量显然不能作为“新意”的代名词。即便使用了全新的数据和方法， 如果实证结果不能给读者带来耳目一新的感觉，如果实证的主题依然老旧，那么这类选题 还是不成功的。普林斯顿大学的经济学教授 Avinash Dixit (1994) 对选题的“现实意义”有自己的理解。他的首要建议就是不要太多顾及选题的社会意义，相反地，他鼓励学生尝试那些看似无用但非常吸引人的题目。显然，Dixit 的观点与 Davis 有很大不同。当然，经济学文献中互相矛盾的理论和实证发现比比皆是，在谈论如何选题时，出现这样的分歧也一点不意外。Dixit 主张兴趣第一，不断尝试，在实践中找到适合自己的方向。针对兴趣，Dixit 还提出了一个非常重要的建议：很多想法和理论上的技巧会突然出现在你脑海里。但是，不要被动等待它们出现，要鼓励自己主动找寻这类想法。所以，要对任何与你研究相关的想法和资料保持高度的兴趣和敏感。只有这样，新的想法和选题才会不断涌现。这一点，作为有一定科研经验的读者应该会感同身受。虽然经济学家在选题是否一定要有“现实意义”存在不同看法，但多数人在谈论选题时都会反复提到“有趣”这个词。原加州大学伯克利分校的经济学教授、现任 Google 首席经济学家的 Hal R. Varian (1997) 在讨论如何构建经济学模型中也提到，在写模型之前一定要确认研究的问题是否有趣。为此，他用了经济学中最常见的概念之一——机会成本。当你选择一个题目做研究时，其实还有其他备选的题目，所以做当前题目的预期收益一定要超过你的机会成本。他认为要检验一个题目是否有趣和重要，关键在于是否提供了新的洞见（insight）。一个很形象的检验方法是，读者看了文章要发出惊叹：“啊，这篇文章解释了如此重要的问题！”总结起来，Dixit 和 Varian 是高屋建瓴地看待选题，展现了大师境界。Davis 的建议很 接地气，适合研究生选题时候参考。虽然语言表达不同，某些观点也有区别，但三位经济 学家都强调选题要新颖要有趣。略微遗憾的是，他们的经验之谈中“战略”居多，“战术” 较少。下文将结合我在实践中的经验教训，提出更细致的操作性建议。02、我的实践经验由于经验和水平的差距，我对选题的理解与学界前辈们无法同日而语。作为一家之言与大家分享，仅供批判和参考。第一，选题要在大量阅读的基础上。尽管在如何读文献、读多少文献的问题上，经济学家看法各异，但我认为初学者还是应该养成勤读文献的好习惯。我们可以按照个人的研究，将经济学文献大致细分为几个领域，把论文分类归入文件夹。这些文献也包括没有正式发表的工作论文(Working papers) 。寻找文献的过程可以从各领域的文献手册(Handbook)、Journal of Economic Literature (JEL)、Journal of Economic Perspectives (JEP) 等入手，找出前人的文献综述，按图索骥查到文献的发展脉络。然后，通过文献索引查出目前最活跃的作者，根据作者的个人网站查询最新的文献综述及前沿研究。比如，在最近一段时期，哪些作者发表的重要论文最多、被引用最多，那么这些作者就应该被视作最活跃的作者。同时，可以关注 NBER (National Bureau of Economic Research) 每周的工作论文更新，看看这些作者是否也在 NBER 经常发表工作论文。最后，将这些作者定为重点关注对象，时刻关心他们的最新研究。这种关心要做到细致入微，包括知道他们最新论文的投稿状态和正在写作的论文。因为有些写作团队效率非常高，如果你不了解具体情况，遇到选题近似或者重复时，你的论文还没写到一半，他们的文章可能已经被发表。所以，大量阅读除了能提供坚实的文献基础，还能避免选题撞车。第二，选题要符合作者的能力。寻找到一个好的题目，除了了解本领域的发展，还要理解为什么有些问题没人做。那些没有人碰的题目到底是受制于数据还是方法，你本人有能力解决这些吗？事实上，别人做不了的，很可能也是你做不了的。当然，在确认了上述问题之后，如果你有信心解决前人束手无策的问题，那么完全可以尝试挑战自我。这类文章一旦成功，贡献将是普通论文无法比拟的。现实中，一些看起来很“高大上”的题目，往往不是初学者轻易能驾驭的。比如，制度与增长的关系是一个很好的话题，可我们能想象一个年轻的学生去写，结果会如何。这便是老师们通常说的，选题不要太大的原则。虽然这是一个老生常谈的话题，我还是想补充一点，凡事没有绝对。如果一个初学者确实有很深的文献功底，又有很好的数据和方法做支撑，同时非常清楚写出来的论文会是什么层次和质量，老师们应该放手让他去尝试。关于这点，我的看法与 Dixit (1994) 关于选题应该以个人兴趣为重类似：学生的论文总有从不成熟到成熟的过程，应该以兴趣为先，允许错误和失败。第三，选题要有明确的导向性。目前的实证研究，大体有三类选题导向：问题导向、数据导向、方法导向。第一种导向，层次最高，初学者往往难以做到。所以，能做到数据和方法导向，也应该被鼓励。在灯光数据普及前，对增长的研究常常受困于内生性问题。现在这方面的数据多了，双重差分和断点回归等方法也普及了，解决内生性的难度就相应降低了。所以，从技术角度说，如今研究制度对增长的影响，难度比 Acemoglu et al. (2001) 初步探索时期要低些。可是，无论文献如何发展，我们都不会抹煞 Acemoglu et al. (2001) 的功绩，因为在当时的条件下，这类选题是非常珍贵的，研究结果也有着深远的影响。大多数人都难以把问题、数据和方法三者兼顾。换言之，一篇论文诞生后，三个方面总有缺憾。这时，我认为问题是第一位的。读者和审稿人对一个重要的、稀缺的问题，多少会表现得宽容些。现实中，不少论文是数据驱动的。作者往往在获得了一些宝贵数据后才下决心要做一 篇雄文。在大数据成为热点的今天，如果研究者所占有的资源中包括了稀缺的大数据，而 不加以善待和利用，就是对资源的浪费。所以，数据驱动型的论文本身没有错。如果有错， 就是数据拥有者没有把故事讲好，没有把经济学理论（或者直觉）与数据结合好，没有把 问题实质研究透。出现这类情况，我认为可以归结于人的惰性。当数据优势太大时，研究 者往往会忽略问题的重要性。选题时也往往会片面强大数据的独一无二，而轻视了经济学 研究的基本要求。我们做数据分析，归根到底是为了理解经济体的运行规律和人做决策时 的规律。稀缺数据可以给予实证分析更精确的答案，更多因果性的结论，还有更多深层次 和异质性的启示。如果做不到这些，那么即使手握宝贵数据，也难以选得好题目。第四，选题要有自己的态度。所谓自己的态度就是在前人的研究基础上，明确自己的贡献，对过往研究有准确的评价。这个评价必须是客观公正的，在批判前人的时候要非常注意措辞。批判是需要的，但鉴于审稿人可能是你批判的对象，所以要把握尺度做到对事不对人。凡是涉及到批判的部分都要有理有据且措辞文雅。如果选择了一个老生常谈的题目，那么态度就显得尤为重要。如果你没有鲜明的态度， 审稿人会认为这篇文章没有什么贡献和进步，属于邯郸学步，审稿结果就很可能是负面的。同时，审稿人会从投稿人的态度中判断其对文献的熟悉程度和对经济学理论、方法、数据 的掌握程度，从而对文章质量进行评估。第五，选题最好有“源于生活，高于生活”的追求。如今的研究五花八门，数据新奇， 思路开阔。这些当然不是坏事，但我觉得源自生活的选题，可能会更有生命力。比如，时 下大学生就业难和专业不对口等现象比较普遍，它们就属于劳动经济学中的“过度教育”或 者“教育与岗位错配”。做这些研究贴近生活，同时具有科研意义。又比如，一些学者研究 放开二胎生育对妇女参与劳动力市场的影响，也很贴合热点，既有政策意义又有学术价值。近期，不少学者纷纷把目光投向了污染对经济和人们生活的影响，这也是他们有了切肤之 痛后，逐步尝试用经济学方法来研究和解释现实问题。总之，我们身边的很多事，都值得 研究。虽然我不主张扎堆搞热点研究，但多关注身边发生的变化，从中寻找有趣和有意义 的研究课题是值得提倡的。这条建议与 Dixit（1994）和 Varian（1997）的观点不谋而合。最后，选题也要有分享的精神。这是我个人的体会，可能与大部分导师要求学生严守选题的要求相矛盾。现实中，不少人觉得选题特别难，不愿意分享自己的想法。特别是自己发现了一个不错的方向，往往不自觉就“保密”起来。我的看法恰恰相反，选题和思路不需要过度保密。真正好的选题，别人听过也未必能轻易剽窃。在一个良性的环境中，讨论可以带来更多的视角和意见，丰富选题的意义，纠正可能出现的偏差。同时，更多人的讨论，也许更有利于促成合作。我们不能讳疾忌医和闭门造车。把选题和初步思路与合适的人分享，并不会损害个人的利益，相反可以提高自己的研究水平。退一步，如果你有很多好的想法，但受制于时间和精力无法把这些想法全部转化成科研成果，那么与别人分享，促成他们更多更好的研究也是对文献总量的贡献。有很多选题可以分享，说明你的思维没有枯竭。靠保守秘密，靠护着选题，其实已经棋输一招。总结起来，选题的指导思想是要找到一个有趣而又意义的题目。这种意义可以是基于个人兴趣的（Dixit，1994），也可以基于社会价值（Davis，2001）。实现这个目标的基础是：1、有一定的文献积累；2、带着“问题”和“兴趣”找选题；3、清楚个人能力的边界；4、对生活充满好奇心；5、学会交流与分享。

关于Stata相关技能，各位学者可以参阅如下文章：1.Stata16新增功能有哪些? 满满干货拿走不谢，2.Stata资料全分享，快点收藏学习，3.Stata统计功能、数据作图、学习资源等，4.Stata学习的书籍和材料大放送, 以火力全开的势头，5.史上最全Stata绘图技巧, 女生的最爱，6.把Stata结果输出到word, excel的干货方案，7.编程语言中的函数什么鬼？Stata所有函数在此集结，8.世界范围内使用最多的500个Stata程序，9.6张图掌握Stata软件的方方面面, 还有谁, 还有谁?，10.LR检验、Wald检验、LM检验什么鬼？怎么在Stata实现，11.Stata15版新功能，你竟然没有想到，一睹为快，12."高级计量经济学及Stata应用"和"Stata十八讲"配套数据，13.数据管理的Stata程序功夫秘籍，14.非线性面板模型中内生性解决方案以及Stata命令，15.把动态面板命令讲清楚了，对Stata的ado详尽解释，16.半参数估计思想和Stata操作示例，17.Stata最有用的points都在这里,无可替代的材料，18.PSM倾向匹配Stata操作详细步骤和代码，干货十足，19.随机前沿分析和包络数据分析 SFA,DEA 及Stata操作，20.福利大放送, Stata编程技巧和使用Tips大集成，21.使用Stata进行随机前沿分析的经典操作指南，22.Stata, 不可能后悔的10篇文章, 编程code和注解，23.用Stata学习Econometrics的小tips, 第二发礼炮，24.用Stata学习Econometrics的小tips, 第一发礼炮，25.广义合成控制法gsynth, Stata运行程序release，26.多重中介效应的估计与检验, Stata MP15可下载，27.输出变量的描述性统计的方案，28.2SLS第一阶段输出, 截面或面板数据及统计值都行，29.盈余管理指标的构建及其Stata实现程序, 对应解读和经典文献，30.Python, Stata, R软件史上最全快捷键合辑！，31.用Stata做面板数据分析, 操作代码应有尽有，32.用Stata做面板数据分析, 操作代码应有尽有，33.没有这5个Stata命令, 我真的会活不下去！34.第一(二)卷.Stata最新且有趣的程序系列汇编，35.第三卷.Stata最新且急需的程序系列汇编，36.第四卷.Stata最新且急需的程序系列汇编等等。正文今天，我们为各位引荐经济、管理等社科领域的实证研究方法及在Stata软件中的实现。其中的内容相对很全面，考虑到它由联合国亚洲及太平洋经济社会委员会和世界贸易组织共同推荐，因此关于模型的讲解和Stata操作也较为权威。强烈建议各位，将其打印出来或者至少收藏起来，在平时多参看阅读一下。经典回归模型及Stata操作面板数据回归模型及Stata操作二值响应模型在截面和面板中的Stata实现计数模型及在Stata中的实现归并和截断问题及Tobit估计在Stata中的实现内生性、工具变量及在Stata中的实现样本选择模型及Stata中的实现来源：http://suo.im/6mZEZl

摘要：同学们在论文写作过程中，常常把握不好写文章的重点、难点、顺序以及相关规范等问题。在这篇文章中，笔者将与同学们一起分享如何动手写实证文章的个人经验。第一个经验是，时刻要想着自己的观点，即文章的重点是命题或观点，要有能推进某一个领域某个方面的理论认识。第二个经验是，观点是搭在架子上的。写文章的难点是搭架子，这个架子由三部分组成：理论框架图、研究设计图和研究路线图，架子上搭的东西是问题和假说。第三个经验是，写文章的顺序是先做文献综述以发现和提出问题，然后借助模型、跑数据看结果，结果不错就可以考虑进入写作了。第四个经验是，写文章要符合相关规范，保证文章内容完整，从题目、摘要到参考文献等，该有的都要有。平常和学生交流，他们常常抱怨，写一篇实证论文，抓不住重点，有种无从下手的感觉。任教这么多年，我在文献阅读与写作的教学实践中发现，同学们开始论文写作时，通常都会遇到下面这些阻碍：内容不完整、架子搭不起来，不知道先做干什么后干什么，该有的没有。正是这些阻碍，导致要么是比较灰心，不愿意再尝试，要么是费了很大力气，收效甚微。概括起来，主要有四方面的问题：第一种是没有观点，没有观点的文章是无法做到目标明确、重点突出的。第二种是搭不起架子，内容都是散乱堆砌在一起。第三种是想动手之后，搞不清楚先做什么后做什么。最后一种是对写论文考虑不够全面，即按期刊发表的要求来看，文章内容上是有缺失的，搞不清楚一篇文章到底应包括哪些部分。在这篇文章中，我将探讨聚焦于以下几个关键词：实证文章写作、年轻朋友、初次尝试写作，在此基础上从大的方面讲讲写一篇实证论文需要注意的地方，需要做哪些准备等。在我看来，这个大的方面有四个：第一是观点，第二是搭架子，第三是行动顺序，第四是内容完整性。个人觉得，以上四个方面注意到了，尤其是一篇文章的观点搞定了，一篇文章能够写出来也就八九不离十了。其他一些方面（如模型、变量与指标、估计方法等）都是一些细节，可以具体做的过程中着手解决。希望我的分享，能够帮助大家严肃、冷静地面对论文写作中的千头万绪，不至于灰心。从不会到会，从不熟练到熟练，都有一个过程；很多时候，这个过程都是反复的，需要有毅力和耐心。一、观点最重要！众所周知，写一篇文章，最重要的是要有观点。那么，什么是观点？从问题来看，观点就是针对某个问题所给出的正面回答，它是对某个领域、某个问题在认识上的推进。从命题来看，结论是根据分析结果对命题或假说进行检验，然后经过论证得出的。可以说，结论是就是暂时可以接受的命题（这是证伪意义上的）。观点有两个特点：一是问题导向性，即观点都是针对问题的。什么是问题？问题是理论预期与事实现状的差距。从这个角度来看，观点要能针对这个“差距”提出具体的判断和看法。二是针对性，即观点都是针对已有认识而存在。在这个方面，既要搞清楚别人的问题和命题，也要搞清楚自己的问题和命题，做到知己知彼。观点是一篇文章的核心，所有的准备工作都是围绕这个核心展开，提出和检验都是针对这个观点的；不仅如此，还需要对其进行论证。前人的观点，别人和自己的观点都是知识谱系中的一部分。在我看来，“今生”看到的是观点，观点的“前世”是命题和问题。因此，在一篇实证论文准备阶段，要下力气的地方就是把与观点有关的内容讲清楚：第一个与观点有关的是问题，第二个与观点有关的是命题，第三个与观点有关的是如何检验命题，并给出检验结果及相关推断，第四个是讨论。观点是开放性的，要将观点置于争论的场景。前面的三个方面是最基本的了。也就说，在准备环节需要准备、检查的方面至少包括：①关注的问题是什么？②针对这个问题，提出的新的命题或假说是什么？③检验这个新命题的思路和方法是什么？目前看来，最需要准备做的工作就是把问题和命题提出来（因为最后得出的观点，就是检验命题的结果），而这是需要在文献综述环节完成的。当然“打磨”和“雕琢”还有赖于阅读、思考和检验的反复循环。具体而言，在论文写作的准备环节，需要从观点的四种形态来把握、检查自己的前期准备工作，这四种形态依次是：问题、命题、实证结果、讨论。①观点的第一种存在形态：问题。新观点都是因问题而起，观点都是对某个困惑的解答。个人认为，从问题这一形态来把握观点，有两点益处：一是观点是有问题导向的，观点直接指向“某个理论预期与事物现状的差距”，它有针对性。二是观点生长于认识分歧点，观点是为了解释、解决或改善认识分歧点或不满意而存在的，它有具体性。从这个角度来看，研究者首先应从问题的角度来审视自己的观点，所支持的观点对应的问题是什么，这个问题内在的分歧点是什么？我们平常所讲的找准问题，其实讲的就是能不能找准这个差距和分歧点。因此，把握观点的第一个关键点就是明了其问题针对性，作者在这一点上要将自己观点与分歧点的联系勾勒和显示出来。显然，从文献入手来梳理和归纳已有研究的认识及分歧是必要的，也是基础性的。②观点的第二种存在形态：命题。命题是研究者提出的针对于问题（或差距、分歧点、不满意）的另一种不同的猜想。个人认为，从命题这一形态来把握观点，才真正给问题的认识和解决注入了研究者自己的理念和血液。可以说，命题是研究者对问题或分歧点给出的正面解答。问题与命题的显著区别是：问题呈现出来的是差距和分歧，而命题给出了针对差距和分歧的具体解。一些初学者搞不定的地方就是，问题部分找不准差距和分歧点，命题部分提不出具体的猜想式回答。简言之，命题是“实”的，而不是“空”的。对研究者而言，观点从问题到命题，是惊人的一跳。把握观点的第二个关键点就是针对某个分歧点提出新的理论性猜想，其难点是选准理论或提出新的理论视角。同样，通过文献综述工作，有助于形成这种猜想，实现这惊人一跳，即找到改善不满意的可能方向。③观点的第三种存在形态：实证结果。从实证结果来看，观点是检验后、暂时接受的命题。计量模型、数据、变量和回归这些忙活了半天，目的就是为了检验，就是试图从实证角度检验所提出的命题或假说。实证结果至少在两个方面有助于观点的成立：第一，它是经验性，它是基于反映现实世界的数据的。第二，它从一个方面（如统计意义上）暂时接受了新命题，它是具体的，至少在统计意义上排除“不显著”的可能性。也就是说，实证结果是支持观点进而论证观点的一个有效路径。如果新命题阶段是观点的出生阶段，那么，到了实证结果阶段，才算是把观点“坐实”了。从这个角度来说，经常没事多用软件跑跑数据、看看结果是必要的。实证结果阶段是从数据、经验、统计等意义上支持了新的命题。因此，把握观点的第三个关键点就是尽可能更加全面地搜集支持新命题的经验证据。④观点的第四种存在形态：讨论。观点的第四种存在形态是说它处于讨论阶段。这个讨论有两层意思：第一层意思是指在该研究的内部，既要探讨基于数据实证结果的其他可能性竞争性解释，还要从文献、数据检验（包括稳健性检验）和数据变量等方面全面统筹这些工作的匹配性和合理性。第二层意思是指该研究的外部，有必要将该研究的内容、结果及结论拿出来和其他人（如老师和同学）交流、探讨，注重观点的可沟通性，看看别人从经验上是否可以理解和接受该研究所提出的观点。因此，把握观点的第四个关键点，就是要从竞争性的角度审视自己的观点，同时对那些“损害”新命题的负面证据和可能给出合理解释。在我看来，准备写一篇实证文章，要随时随地把观点的四种形态拎出来，审视一下自己所做的准备和工作，问一下自己准备是否充分。小结一下：从这部分探讨的内容来看，大家可以发现，我所讲的观点与大家通常上所讲的有明显区别：（1）我讲的观点是在认知和证伪的语境下，观点需要经历不同的阶段，它有一个认识的螺旋式上升过程。（2）我所讲的观点是明确、具体的，既能看清楚与已有认识的联系，也能看清楚其新颖性。（3）我所讲的观点是可以检查的，即整个认知和研究过程可以从“技术环节”上检查和审视。训练题目：可以拿出一篇自己感兴趣的实证论文，尝试归纳概括一下这篇论文观点的四种形态。具体而言：（1）这篇论文的观点所针对的问题是什么？（2）这篇论文所提出的新命题是什么？（3）这篇论文实证结果是什么？（4）在讨论环节对该文观点有挑战性的观点还有哪些？二、搭架子搭架子的目的就是论证观点，在实证论文中就是提出并检验命题。在一篇文章中，观点是论证出来。就实证论文而言，论证观点的思路和过程是：提出问题和命题，然后实证检验，进而讨论最后得出结论。搭架子首先要搞清楚一篇文章的目标和重点，一篇文章的目标是要推进某个领域或对某个事物的认识，而重点就是要提出和检验一个或多个命题。因此，搭架子就是要围绕目标和重点展开。一般而言，搭架子包括三个部分：提出问题、提出假说、构建研究设计。相对而言，搭架子体现的是专业的研究能力了。从观点的四种形态来看，第一种形态（问题阶段）是在文献综述下完成的。接下来的三种形态，最为紧要的是命题阶段和检验阶段。其中，命题阶段，对应的是理论框架图或分析框架图。检验阶段，对应的是研究设计图。从具体准备和行动的角度来讲，还有一个研究技术路线图，它要在具体研究部署上落实理论框架图和研究设计图里面的考虑和想法。观点是搭在架子上的，写文章的难点就是搭架子。通常来讲，写文章就是讲观点、论证观点，可以将这种套路称为传统范式。而目前实证论文的要求则是提出问题和命题，并检验命题，论证是在提出命题和检验命题的过程完成的，这符合实证研究的证伪范式，可以将这种套路称为新范式。从形式上看，传统范式与新范式的区别在于：新范式有明确的架子，而传统范式的架子，要么是没有，要么是隐藏起来的。搭架子有助于检查研究者的思考和研究过程是否合理，当然也有助于别人来认识和了解文章的思路、内容及观点。对于初学者而言，需要想着找架子并把架子搭起来是必要的。从个人经验来看，搭架子要明白两点：一是架子上搭的东西是什么，架子上搭的是命题。二是架子有哪几类。具体而言，搭架子的架子通常有三类：①理论框架图或分析框架图。②研究设计图。③研究技术路线图。对于每位研究者或者作者而言，都需要问一下自己：这三个架子：是什么、有什么用，怎么来搭建。很多时候，尽管在文中没有呈现出这三个图，但在脑海里还是应该有的。第一、是什么。①分析框架图或理论示意图（相对而言，分析框架图有些时候可以是概念性的，即没有明确的理论直接对应），一般来讲都是在讲基于某个理论对某个事物或研究对象的行为逻辑的认识和理解，通常把这种行为逻辑用机理或机制来表示。其中，有三点需要重视：首先，这个图瞄准的是针对某个具体研究对象的命题。可以这样来讲，理论示意图或分析框架图是对所考察问题或命题的理论猜想。其次，这个图里要有理论，只不过理论示意图中的理论更加明确。本质是在讲理论，选择理论很重要。最后，所使用的工具是概念或变量，用它们之间的逻辑联系来阐释作用机制。②研究设计图体现的是借助数据和模型检验命题的思路和方法。也就是说，一个研究设计图中至少要包括三个元素：第一个元素是待检验的命题（一个或多个）；第二元素是检验命题的素材，如数据或案例等；第三个是检验命题的思路和方法。③研究技术路线图是实施步骤，体现的是工作部署。技术路线图的核心和基础是研究设计，要体现出问题、命题以及对命题的检验。技术路线图对瞄准研究目标的工作步骤进行分解，即技术路线图要做到：其一是目标导向，所有的工作环节都要指向目标，都是为实现目标服务的，工作环节之间要有逻辑性和递进性。其二是要体现整个研究工作的重点和难点，按重点分节或分块，使得路线图体现出阶段性和层次性。第二、有什么用。这三个图对于把文章写出来尤其是把观点讲明白、讲清楚是十分重要的。它们起的作用是“指导”，指导作者如何展开具体的检验命题工作。具体而言：①理论框架图的指导作用是，选出一个更适合的理论（或理论视角）来缩小分歧或改善不满意，同时也借助理论将命题的内在逻辑呈现和提炼出来，供计量分析进一步检验。②研究设计图的指导作用是，将命题、计量模型、数据及变量与指标统筹起来考虑如何实施对命题的检验工作。③研究技术路线是在时间顺序上，根据研究条件对研究设计进行部署和安排。因为不可能一口气就能把所有工作都干完，这就涉及一个工作步骤的问题。研究技术路线图首先应该显示的是将对命题检验的工作进行分解的考虑和部署。这个图的作用：一是对研究工作分出节点来。二是对命题的分解，即一个核心命题可以分为几个子命题。三是对单个命题的检验，要能体现出检验思路。第三、怎么搭。当然，以上三个图都要有一段文字（这绝对是必要的！）来阐述图中的内容及其关系，而不是一个光秃秃的图，让读者自己来猜。此外，搭架子需要注意的是：（1）核心是命题及其检验。命题是焦点，它是观点的主体和核心。上述三个图都是关于问题的新命题或新假说展开的，也就是说，上述三个图都是针对观点的第二个形态即“命题”展开的。（2）提醒自己是否在思维上做到简洁直观。如果这三个图在脑海里还是比较乱，不清晰，甚至图中的字数都很多，则需要完善。（3）查缺补漏，看看自己是否有遗漏，还缺什么条件等。关于上述提及的这些需要注意点，都可以找一些范文来研读、揣摩体会。由搭架子想起的，还有两个事情：一个是理论基准问题，另一个是研究工具和手段问题。从上面的阐述来看，在写论文搭架子的过程中，可以发现，如果平时学习过程中不重视理论和方法的学习和积累，真的动手起来，就会捉襟见肘了——没有理论基准，要画个理论示意图是困难的，没有研究工具和手段，即使能提出一个好的命题，也无从下手。显然，这两点都是要在平时留意并下大功夫的。训练题目：（1）可以拿出一篇自己感兴趣的实证论文，假设自己是作者，尝试“复原”一下这篇论文的三个图：理论框架图、研究设计图和研究技术路线图。（2）以三个图中的某一个图为例（如理论框架图），搜寻三篇都有理论框架图的实证论文，比较分析一下作者在构思和“创作”理论框架图上的同与不同。三、行动顺序观点和搭架子都要落实在行动上。写文章有千头万绪，究竟从哪里开始才算合理和高效的，又该如何一步一步有条不紊地进行呢？行动顺序，可以分为准备和写作两个阶段。根据我的认识，这两个阶段在行动顺序上有四个要求：第一、行动顺序要符合认知理性。即思考、研究和写作都是为了更好地提出猜想并对猜想进证伪。第二、行动顺序要符合实证检验的思路。文章最终的观点起始于问题，途经问题、命题和检验，终于讨论，准备和写作过程都要对观点的四个阶段保持敏感性。第三、行动顺序要符合反复检验的特点。实证研究是一个反复干的循环过程。第四，行动顺序要是在理论分析框架等三个图的指导下进行的。第一个阶段是准备阶段。总的来看，准备阶段的工作思路是：提出问题——提出命题——初步检验——深入考察——得出结论。如前所述，文章的核心是观点，观点的“前世今生”分别是问题、命题和实证结果。而一篇文章的问题和假说从哪里来，主要是从文献综述来。那么，工作的起点就是围绕自己感兴趣的一个领域进行阅读，然后提出问题和命题（或假说），即主要依靠文献综述提出问题和命题。随后，针对该命题，先用计量模型和软件跑一下数据，这是第二步，即初步检验命题——用计量模型和软件跑数据。如果估计结果差不多。根据文献综述和跑出来的实证结果，在脑海里构思理论分析框架等三个图，然后根据这三个图开始思考和布局研究设计，这是第三步，即统筹考虑文献综述、问题和命题、数据检验结果后，开始谋篇布局。这是一个比较全面的整体性考虑。第二个阶段是写作阶段。根据我的个人经验，整个写作可以分为六步：第一步，写综述，提出问题和命题；第二步：写研究设计和实证分析部分；第三步，写引言和结论部分，对综述做修订；第四步，审视全文，写摘要；第五步，补充引用、注释和参考文献；第六步，聚焦观点，全面修改完善。这六步是为了概括起来方便而已，当然仁者见仁了，各有各的写作习惯。关于行动顺序，年轻朋友常常问：从哪里开始，要注意什么？我的个人体会就是：第一、一切始于文献综述。文献综述很重要，它不仅有助于界定“差距”、揭示分歧点、提出新的猜想，而且还为实证检验环节的模型、变量、指标及估计方法输送“炮弹”。显然，如果没有夯实文献综述工作的地基，则后续环节都很被动了。给年轻朋友的一个忠告就是，不要以为文献综述就是走过场，可以混过去。第二、判断一篇文章可以“进入”写作环节的标准就是假说是否形成。这个形成有两层意思：一是针对差距和分歧点，提出了新的猜想，这个猜想是具体的，有理论针对性。二是这个新的猜想经过了数据和模型的初步检验。第三、写一篇实证论文最容易忽视的环节就是讨论阶段。很多年轻朋友认为有了文献综述、实证分析就大功告成了，实则不然。同样重要的是讨论，它担负的是排除竞争性假说的重任。第四、整个行动是有反复的，而不是单向流程，其中，有些环节，要反复做。做实证研究、写论文如同打铁——加热、捶打、放置于冷水中淬火，然后再反复。概而言之，在具体行动上，有必要问问自己：（1）文献综述扎实吗？（2）假说搞定了吗？（3）讨论是否充分？（4）还需要把哪些工作再反复做一下？四、内容完整在这里，我将根据期刊论文发表的标准来概括一篇实证文章所应该包含的内容，具体见表1的左列。从内容完整性来看，一篇论文至少应包括“引言”等六部分，即使最后一部分里包括的注释等都是不可或缺的，都是这个“作品”应有的。接下来，我将讲讲文章结构及内容与观点四个阶段的关系。文章的目的是提出问题、进行实证检验最终得出结论。可以从观点的四种型态来检查内容的完整性。了解文章内容完整性的要求是必要的。第一、了解认识一篇文章应包括哪些内容或部分，既是开始准备时要考虑的，也是做好之后检验的必备。第二、在准备的过程中，要随时提醒自己，以避免遗忘有关内容部分。一篇实证论文包括的内容很多，百密都有一疏，因此谨慎和细心的态度是必要的。表1给出了文章每一部分的具体位置和功能。具体而言，引言的功能是“提出问题及命题并论证观点”；文献综述及假说提出的功能是“发现问题与提出命题”；研究设计的功能是“检验命题”；实证分析的功能是分析与讨论“实证结果”（其中“（四）进一步讨论”与观点的第四种型态对应）；“结论及政策建议”的功能是得出“结论”。其他的功能是辅助性的。可以看出，每一部分都和观点的四种型态有关。脑海里有了表1，大家对一篇实证文章的大致格式、具体作用和篇幅就可以做到心中有数。对于初学者而言，总结出以上这些内容，其用意有这么几个：一、通过这些归纳和梳理，有助于大家先从形式上进行模仿、照猫画虎。二、帮助其明白这些内容在文中所扮演的功能和位置。同时，初学者自己也应该找到一些自己感兴趣的论文，揣摩与体会文中有关内容的好与不好；同时，对好的表述或呈现方式进行总结，以备己用。本篇文章很长，能看到这里的同学们都是很有耐心的，希望以上经验能对你有所帮助，收藏起来慢慢看，你一定能够写好一篇实证论文的

最近看了一片很有意思的研究，现在就说一下自己的发现，关于高处现象的实证研究，希望和大家一起讨论。高处现象的实证研究研究者通过对431名在校本科大学生一生中HPP体验，即自杀意念，焦虑敏感性，抑郁症状和情绪发作史等的发生频率进行在线调查，希望从以下三个方面对于HPP体验进行探讨：第一，HPP在人群中存在的普遍性；第二，确定HPP是否是有自杀意念人群中所独有，或者在没有自杀意念的人群也普遍存在；第三，确定焦虑敏感性、自杀意念、或其他不良情绪是否强化HPP体验。结果发现，有超过30%的参与者报告一生中至少体验过一次从高桥或者高建筑物上跳下的冲动。如果以是否有过自杀意念将参与者分为两组，一生中从来没有过自杀意念者中有17.3％报告经历过HPP；而曾经有过自杀意念者HPP报告率高达56.50％，显著高于另一组。当身临其境时，有超过半数参与者（53.3％）报告说想象过从高桥或高建筑物上跳落的情景。同样的，终生有过自杀意念者报告率（74％）远高于没有过自杀意念者（43％）。当被问及是否想象过从高建筑物内通过窗口跳出时，有接近半数（48.7％）的参与者回答至少曾经有过一次。终生有过自杀意念者报告率（57％）同样高于没有自杀意念者（24％）。可见，HPP普遍存在于人群中，即便终生从来没有过自杀意念的人群也普遍体验过HPP现象。同时，研究者通过对于HPP与参与者抑郁症状、焦虑敏感性以及自杀意念的相关性分析发现，HPP与焦虑敏感性高度相关，而自杀意念又是这种相关性的强化因素。焦虑灵敏性（Anxiety sensitivity，AS)是指人们基于相信能够带来焦虑的身体感觉就会产生危害后果而对这些感觉产生的恐惧的敏感程度。我们知道，所谓焦虑症，包括强迫症（或思维）用简单的一句话说就是人的思维意识被一些不必要的担心所接管控制，用一个成语说就是杞人忧天，通俗一点说就是“天下本无事庸人自扰之”。具体到HPP现象，焦虑敏感性高的人，也就是那些“喜欢”杞人忧天的人更经常体验到HPP。另一方面，曾经人们普遍认为自杀主要是一时冲动的结果，用西方的说法就是“Out of the blue”（天上掉下来的）；同时人骨子里有回归自然即自杀的愿望。因此，认为HPP可能会是促成自杀的一种心理现象。但是，研究结果显示，无论有没有自杀意念，人群中都普遍HPP现象，说明HPP可能是促成自杀的危险因素的说法并不成立。那么，人为什么会产生出HPP这种冲动呢？有什么生物学上意义呢？这项实证研究发现，终生有过自杀意念者超过四分之三报告经历HPP，而即便终生从来没有过自杀意念者中也超过50％的人报告至少经历过一次HPP。人群中如此高比例的普遍存在的HPP打破了先前有关该现象基于弗洛伊德精神分析所产生的一个普遍的自杀误解——如果你想象自己的死亡，是因为你骨子里有找死的愿望（death wish）。以上就是今天文章的全部内容，你也可以关注我的头条号，与我互动聊天，再会。

11月21日，第五届中国法律实证研究年会在望江宾馆举行，会议由四川大学法律实证研究所、四川大学纠纷解决与司法改革研究中心、《山东大学学报》编辑部主办，来自北京大学、清华大学、四川大学等高校专家学者代表、来自《山东大学学报》、《西南民族大学学报（人文社会科学版）》的编辑以及来自成都中院、新都法院、崇州法院的法官代表等近百人参加此次研讨会。我院易凌波、徐婷婷、李玉玲作为法院系统代表应邀参加此次会议。为期一天的会议围绕《法学刊物中的数学论文》、《中国法官工作时间的实证研究》《刑事庭前会议制度实施状况研究》《中国死刑错案的实证研究》等当前热点议题进行研讨。我院党组书记、院长张静在会议第五单元以《民事电子准备程序构建路径探析--以激活在线庭审效能为视角》为主题进行发言，从考察当前电子诉讼适用现状、问题根源入手，提出构建民事电子准备程序的路径，一是构建电子准备程序对应的规则体系；二是进一步整合现有电子诉讼平台，提升平台智能程度；三是打造电子诉讼的实体化承载，维护科技弱势群体的诉讼权益。吉林大学法学院副教授贾志强对张静院长的发言进行了精彩点评。会议最后，四川大学法学院院长左卫民教授指出，法律实证研究已经受到各界专家学者的关注，将会在更长的时间、更大的空间接续发展。此次会议较往年有很多新变化，既有严肃的理论分析，又有轻松的实例讨论，部分研究突破了学科界限，形成了跨学科的研究氛围，这也是目前法律实证研究的新特色，希望年轻学者保持终身学习的状态，推动法律实证研究迈向更新、更快的发展。供稿：易凌波、李玉玲编辑：吕越（实习）【来源：崇州法院】声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本网联系，我们将及时更正、删除，谢谢。 邮箱地址：newmedia@xxcb.cn