实证研究期刊

来源|学术志（ID：xueshu）作者|苏坦 摘要抓了乌东峰和他的情妇们，也改变不了他们不能及时评上职称的现实和他们被论文生意所偷走的学术青春。2018年，《中国裁判文书网》陆续发布了八份判决书，披露了《求索》杂志“论文生意”的更多细节，这些细节虽然不如《求索》前主编乌东峰“巨款+情妇”的新闻劲爆，但却揭开了学术界更加让人触目惊心的一面。那些花几万元发论文的大学老师，果然是为了评职称。2018年8月27日，湖南省桃江县人民法院发布的《XX行贿案一审判决书》的证人证言部分第一次披露了12位花3-5万元在《求索》上发论文的大学老师们：编号(10)证人曹某1的证言，证实她是西安美术学院的老师，2013年3月，她当时想评副教授，需在C刊上发表一篇文某，通过赵常明在《求索》杂志上发表了一篇题目为《周公“制礼作乐”与西周青铜文化的转型》的文某，付给赵常明版面费现金37000元。编号(11)证人吴某2的证言，证实他是西安美术学院老师，2013年3月，为评副教授职称，需在C刊上发文，之后，通过赵长明在《求索》杂志上发表了一篇题目为《比德，畅神，见性》的文某，他给了赵长明4万元版面费。编号(12)证人史某的证言，证实她是西安美术学院老师，2013年3月，她当时要评副教授的职称，需在C刊上发表文某，通过赵长明在《求索》杂志上发表了一篇题目为《贪酷贾雨村与廉循贾政殊途同归之思》的文某，她给了赵长明版面费现金35000元。编号(13)证人步某的证言，证实她是广东白云学院会计系讲师，为评副教授职称，2012年，她通过一个QQ名为北京投稿的中介在《求索》杂志上发表了一篇题目为《能源危机与资源效率提升能力建设研究》的文某，给了中介发文费4.2万元。编号(14)证人杨某的证言，证实她是四川外国语大学教师，为评教授职称，需在C刊上发表文某。2016年，她通过一个姓彭的发文中介在《求索》杂志上发表了一篇题目为《清代四川民间义渡的社会功能整合》的文某，并给了中介发文费39000元。编号(15)证人孙某的证言，证实她是珠海市城市职业技术学院讲师，为评副教授职称，需在全国核心期刊上发表文某。2014年，她通过QQ号认识了一个发文中介，之后通过该发文中介在《求索》杂志上发表了一片题目为《罗尔斯“重叠共识”理念的逻辑起点内涵与践行》的文某，给了发文中介发文费30000元。编号(16)证人李某的证言，证实他是广东职业技术学院副教授。2012年，他通过姓唐的发文中介在《求索》杂志上发表了一篇题目为《美国高等教育资金投资方案的调整与启示》的文某，给了中介发文费3万多元。编号(17)证人封某的证言，证实他是西华大学的教师，为评教授职称，于2015年通过姓蔡的中介，在《求索》杂志上发表了一篇题目为《意识形态的层次性结构与我国意识形态建设》的文某，给了中介5万多元版面费。编号(18)证人魏某的证言，证实她是武汉理工大学副教授。为评副教授职称，需发文某在C刊。2013年年初，她通过发文中介在《求索》杂志上发表了一篇题目为《教育不平等的身心机制与干预路径选择》的文某，并给了中介发文费38000元。编号(19)证人黄某的证言，证实她是湖北经济学院副教授。因她每年有科研任务，2012年，她通过发文中介朱晓伟在《求索》杂志上发表了一篇题目为《汽车产业发展与城市环境质量因果关系的实证》的文某，并给了朱晓伟版面费现金25000元。编号(20)证人肖某的证言，证实他是湖北经济学院副教授。2013年，他通过发文中介在《求索》杂志上发表了一篇题目为《礼义廉耻哲学思想及其当代论域》的文某，给了中介版面费28000元。编号(21)证人甘某的证言，证实她是长沙理工大学教师，为评副教授职称，2013年，她通过周小毛跟《求索》杂志主编乌某打招呼，在《求索》杂志上发表了一篇题目为《瓦西里耶夫对人类战争文学的引领与留存》的文某。在“花钱发核心期刊”的12人证言中，有9人明确表示为了“评副教授或教授”职称，有1人表示迫于“每年都有科研任务的压力”，其余两人未做表示，12人所花费用为2.8万至5万元不等。在学术界，核心期刊是硬通货，与学者的学术生命，学期考核、职称评定、奖金发放、课题申报等息息相关。因此，一些收入微薄的大学教师不惜花重金发表论文。12人中，花费最高的为西华大学的教师，为了评教授职称，辗转支付了中介5万元的版面费用，而在西部一些高校，5万元相当于一位高校教师近半年的工资收入。然而，5万元只是一篇论文的发表费用，不少高校评职称要求至少有3篇以上核心期刊的要求，而在实际的操作中，要求至少5-10篇的核心期刊论文的高校也不在少数。在高校教师圈子里，不时会听到某位老师花十几万发论文评职称的传闻甚至某些老师贷款发论文的消息。更为可怕的是，这些消息让一些新入职的青年教师丧失了对学术期刊的信任，并产生了“花一年工资发论文都值的想法”，虽然评上副教授每月只会多一千多块钱的工资，“花10万发论文的话10年才能回本”，但是更高的职称意味着更多的学术资源和更高的额外收入，而在一些“富裕起来”的高校教师的收入中，非工资的课题、讲座、咨询费用占了绝大多数。这些花重金发论文的大学老师，既是论文中介的受害者，也是论文经济产业链上的得利者，有些高校老师不仅不去投那些不收去版面费的期刊，反而专门找那些有中介代理的期刊投稿，因为“花钱消灾”，一些期刊审稿周期漫长，至少一年才能见稿，而这些有中介的核心期刊，“回复比较快”，“花上钱了，心里也就踏实了”。虽然收费贵点，但是对于一些原本家庭条件就好的大学老师来说，这确实是“一个愿打，一个愿挨”的买卖。一些大学老师在尝到自己发论文的甜头以后，摇身一变自己成了中介。湖南省桃江县人民法院的另一方判决书显示：《求索》案中湖南涉外经济学院副教授周家文在QQ投放“代发论文”的广告，2013至2016年，周家文转给乌东峰情人覃某“版面费”共计至少346.5万元，帮他人在《求索》上发表论文至少144篇。被告人周家文发给覃某的论文除了发表在《求索》外，还通过乌某的社会关系大量发表在《江西社会科学》、《山东社会科学》、《华侨大学学报》等其他学术刊物。需要补充的是乌东峰卸任《求索》杂志主编后，于2014年7月担任《华侨大学学报》的主编，帮《华侨大学学报》进入C刊，并安排其情人想作者收取一定的赞助费，来弥补办刊经费的不足。覃建军最终犯受贿罪，判处有期徒刑八年，并处没收财产六百万元。其违法所得人民币二十六万九千五百元，上缴国库。其余违法所得一百八十八万元予以继续追缴（乌东峰案违法所得六百万元已扣除）。而2008年至2016年，通过帮他人代发论文赚取“中介费”非法获利共计30万元的周家文，最终被法院判决犯行贿罪，判处有期徒刑三年，缓刑四年，并处罚金人民币75万元，追缴周家文违法所得人民币30万元。而更多“政治上无知、经济上贪婪、道德上败坏”的材料恐怕要等《求索》前主编乌东峰的判决书出来以后才能呈现。一些媒体爆料，用《新华文摘》一位早已离退休的老编审的话来说，乌东峰案等于“中国学术界的一次核爆炸……”其学术腐败案极大地影响了全国各种刊物主编及学术研究人员在社会公众心目中的形象，使得“国家核心期刊”的权威性和公信力荡然无存。清理学术腐败已经到了生死存亡的“最后关头”，只是对于那些没钱发论文或者不愿向论文经济低头的大学教师来讲，抓了乌东峰和他的情妇们，也改变不了他们不能及时评上职称的现实和他们被论文生意所偷走的学术青春。来源于：学术志（ID：xueshu001），部分信息综合自网络转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来源。

不管是对于21届考新传的崽崽还是20的崽崽期刊阅读都是必不可少的一个步骤，对于21届的崽崽们来说，阅读期刊是你把握学界动态的最好的方式（尤其是对于跨专业的崽崽们更需要了解），对于20届的崽崽们来说，做好期刊的阅读工作可以彰显你的思考力、专业素养从而成为复试高分敲门砖。(▲ 今年考研结束后同学们关于“论文重要性”的感慨）所以具体期刊应该读哪些？怎么阅读效率更高？有哪些坑需要避开？今天叶子学姐以“影响因子”为依据不仅科学总结出了你需要关注的十大重要期刊，还手把手教你如何阅读！干货系列适合收藏起来慢慢读喔，注：影响因子是衡量期刊的重要衡量标准之一，也就是某刊平均每篇论文的被引用数，它实际上是某刊在某年被全部源刊物引证该刊前两年发表论文的次数，与该刊前两年所发表的全部源论文数之比。一般而言，影响因子越大，意味着期刊的影响力越大。Part 1:新传十大重要期刊NO.1 《国际新闻界》可以看到，《国际新闻界》的（2019版）复合影响因子：2.988，应该是新闻传播学领域符合影响因子最高的期刊了，它的厉害程度和重要性不必多说《国际新闻界》兼重传播学研究和新闻学研究，总体来看传播学相关内容会更多一些。除此之外，该期刊还有一个特色即每期都会设置一个话题，如11月刊的话题是“传播的空间维度”，之前还有“社会记忆研究”“健康传播研究”等，崽崽们可以关注一下每期话题下具体内容。( 期刊文章类目展示▲)NO.2《新闻记者》可以看到，《新闻记者》的（2019版）复合影响因子：2.755，非常高。与《国际新闻界》有所不同的是，《新闻记者》侧重新闻学研究，包括新闻史、新闻法规等，对于考新闻史和新闻法规的同学们来说，该期刊的相关内容可以作为很好的参考借鉴与延申。另外，《新闻记者》的一个特色栏目叫做实证研究，基本每期都有，可以看出对实证研究的重视，这说明什么？研究方法得学起来！（尤其是对于复试备考很有用！）还有很特别的一个栏目叫“书林一叶”，可以积累复试问题“你最近在读什么书”的相关知识。NO.3《新闻与传播研究》《新闻与传播研究》也不多说了，其（2019版）复合影响因子：2.743今年八月份开始，《新闻与传播研究》开设了一个专栏叫做“新中国新闻与传播研究70年”，不少新闻传播学70年发展的论文，对于了解学科体系和发展脉络是很有用的，非常建议大家读一读。NO.4 《新闻大学》《新闻大学》是由国家教育部主管，复旦大学主办，复旦大学新闻学院编辑公开发行的新闻传播类期刊，1981年创刊的老牌期刊，其（2019版）复合影响因子为2.181。《新闻大学》中的论文涵盖面很广，从新闻理论、新闻史到传播学、新媒体研究，都有涉及，对了解前沿知识和理论谱系都很有帮助。NO.5 《编辑学报》《编辑学报》的论文数量非常多，虽然其（2019版）复合影响因子为1.942，但综合影响因子为1.873，且除列入核心期刊和CSSCI外，还列入了JST，是很牛的期刊了。但是《编辑学报》的部分论文对新闻传播学的同学们没有太大的帮助，所以只需要选择性得看一下理论和操作层面的相关论文即可。毕竟，“农业科技期刊影响力提升途径”这类论文，出现在面试中的概率很小。NO.6《现代传播》(中国传媒大学学报)《现代传播》（中国传媒大学学报）的（2019版）复合影响因子为1.694。《现代传播》的每期论文数量都不少，包含了新闻学、传播学、纪录片、媒介经营与管理、新媒体等多个方面的内容，而且基本都是前沿主流知识，非常非常应该仔细阅读。NO.7《当代传播》《当代传播》（2019版）复合影响因子为1.381，是很不错的。《当代传播》每期论文数量不少，但都不算长，大部分都是热点前沿研究。很有特色的栏目是“大美新疆”栏目，会有许多美术、摄影类的作品展示，这与它的主办单位有关，同学们只需了解即可。NO.8《新闻与写作》《新闻与写作》（2019版）的复合影响因子为1.254。《新闻与写作》与之前几本期刊类似，论文基本也都是涵盖面广、数量多、篇幅不长、侧重前沿热点。NO.9《编辑之友》《编辑之友》（2019版）复合影响因子为1.218，相比于之前的《编辑学报》，虽说影响因子略小一些，但其内容与新闻传播学更关联强，帮助大，如果仔细研究就会发现，其刊载的编辑学相关内容与新闻传播联系紧密。NO.10《中国出版》《中国出版》与前面几位有异曲同工之妙，参见上文分析，这里就不多说喔。看完以上学姐呕心沥血为崽崽们做的剖析，对于阅读哪些期刊崽崽们4不4心里已经已经心里有个大概了嘞！接下来学姐就教你们如何阅读这些期刊！Part 2:如何阅读期刊01粗略泛读首先是浏览式地粗略泛读（各大期刊各大话题各个大佬…）了解当今学术前沿，也就是大佬们都在研究什么，了解前沿热点知识，这一步主要就是为了，把你受到启发的观点、理论记录下来，补充进自己的知识结构。02把握重点目前大部分期刊更新到2019年11月份，都可以在知网上下载的，你要选择其中对自己有帮助的论文仔细看，当然，建议这一步最好是在粗略泛读基础之上进行，那么什么是对你有帮助的论文呢？给你几点建议参考：一是与某理论有关的，以《国际新闻界》11月刊为例，空间媒介观的理论谱系就是一篇不错的论文，可以好好读；二是与研究方法有关的，复试中许多老师会提问有关研究方法的问题（研究方法非常重要，大家一定要关注！）尤其是内容分析法、民族志等等，选择几篇优秀论文把研究方法吃透；三是与热点知识有关的，比如数据新闻、社交媒体等等，经过一年的学习，你一定对新闻传播学的相关热点有了比较深的了解，那就看看大佬们对这个话题是如何解答的。03学会整理这一步主要是强调崽崽们要把有用的内容整理进你聪明的小脑袋里。可以画思维导图、列知识框架等等来整理你的知识。尤其是对于准备复试的崽崽们，只有系统归类知识随时调用知识，才能应付考察会更加深入的考察。04寻找兴趣这一步主要是强调崽崽们要学会把你自己关注的、有兴趣的领域单独罗列出来，最好还是整理一个知识框架。这样做的目的是复试时如果被问到“研究计划”、“研究兴趣”之类的问题可以拎出来直接上。比如被问到这个问题“你怎么规划你的研究生学习”，你就可以用论文整理出来的理论来答“我对算法伦理相关的知识很感兴趣，“目前学界......balabala，希望自己在研究生学习中能更加深入学习......balabala”。05批判阅读不要丧失批判精神，对论文观点等都可以质疑，要有自己的思考，不要停留在只是简单用理论分析热点，要以批判思维看理论，这对未来的研究生学习是非常重要的。06结合课本不管是20届的崽崽们还是21届的崽崽，这一点都是呼吁同学们一定不要丢掉基础知识，要结合基础理论联系论文，阅读论文的过程时不断夯实基础、巩固提高的过程，而不是建造空中楼阁的过程。07聚焦真题根据初试时的真题、或者能从学姐学长那里拿到的复试真题，聚焦自己考研目标院校关注的方向。不同学校有不同风格，千万不要因为一味关注大佬们而忽视了自己院校特色。学姐说：看了那么多，其实从期刊中大家可以看出来，本次推荐期刊中既有篇幅长、影响大、研究深入的，比较适合作为提高篇，又有篇幅较短的，较为聚焦基础热点的期刊。但是不管是哪种类型总有一部分期刊会成为你未求学路上的老朋友，希望崽崽们看了今日推送能够学有所获，多读论文多思考、了解前沿热点、为之后的研究生学习打好基础，最重要的一点是要有方法的阅读喔！加油！编辑｜叶子学姐策划｜西蒙学姐主编｜西蒙学姐总编｜墨墨学长【木铎考研】新闻传播学考研大本营

摘要：移动社交平台兴起背景下, 以新闻传播学CSSCI期刊为研究对象, 采用使用计量 (UsageMetrics) 研究方法, 对学术期刊跨平台传播行为进行实证研究。本研究发现:相较于传统主流平台, 学术期刊文献基于移动社交平台的平均阅读量更高, 且具有引用优势;学术期刊文献在不同平台传播之间存在显著相关性;基于移动社交平台的高阅读量文献具有较强的社会话题性, 且集中于少数期刊。关键词：学术期刊; 移动场景; 跨平台传播;随着移动互联网与社交媒体的迅猛发展, 面向移动社交平台的服务与应用不断增多。作为学术传播的主体, 学术期刊亦开启面向移动端的出版服务。据相关学者调查显示, 截至2017年12月, 国内分别有53.1%的CSSCI期刊和56.5%的CSCD期刊开通了微信公众号[1]。在此背景下, 学术期刊逐渐从早期的刊网互动向全媒体出版转型, 进而形成以信息集成平台 (如知网、万方、维普等) 与移动社交平台 (如学术类App、微信公众号) 为代表的跨平台传播模式。如何把握在移动场景下学术期刊跨平台传播的运行机理和规律, 以推动学术期刊服务转型与可持续发展, 成为学界和业界关注的焦点。现阶段相关研究主要围绕学术期刊或论文的移动出版模式、学术期刊微信公众号运营现状[4,5]、微信传播效果及影响因素[6,7]等展开;部分学者关注到学术期刊跨平台传播现象[8], 但更多是从定性层面[9]或单一期刊层面[10]探讨跨平台传播中的功能整合与平台运营等问题, 从实证层面分析学术期刊跨平台传播运行规律的研究并不多见。本研究基于移动社交媒体兴起背景, 运用使用计量 (Usage Metrics) 研究方法, 对学术期刊跨平台传播过程中的相关问题展开研究。1 理论基础与研究问题1.1 跨平台传播相关理论关于跨平台传播问题, 相关研究由来已久, 相关的概念包括跨媒体传播、媒体联动、互媒体性、媒介间性等。关于跨媒体传播, 赵云泽认为其作为一个整体性概念, 包含宏观、中观和微观三个层面, 在宏观层面跨媒体传播呈现出媒体联动的态势, 在中观层面呈现出全媒体的形态, 在微观层面表现为传播符号的共存与融合[11]。具体界定上, 跨媒体传播是指一个媒介组织有机融合多种媒介的表现理念和技术手段形成的新的媒介技术形态, 使各种媒介元素能发挥各自所长并在整体上形成更好传播效果的新闻传播。与之相对应的, 媒体联动更聚焦于不同的媒体之间 (既可以是同介质的, 也可以是不同介质的) 的相互联系[12], 并主要表现为话题联动[13]。真正将媒体联动上升到学理性高度的是日本社会信息学会会长远藤熏。他提出“互媒体性” (intermediality) 概念[14], 用于解答媒体与媒体之间如何相互作用, 以及这种相互作用关系如何发展变化等问题。这一概念强调, 每一种新媒体与旧媒体之间都存在密切联系, 而这种相互关系以具有强大冲击力的新媒体作用为中心, 各种媒体在震荡的媒体环境中寻求新的平衡关系。它既可用于传播的内容层面, 也可用于传播的渠道层面。媒介间性作为intermediality的另一种译法[15], 更突出不同艺术媒介间的交叉关系。克劳斯·布鲁恩·延森 (Klaus Bruhn Jensen) 认为媒介间性是指现代传播媒介之间相互连接的现象[16]。作为表达和交流的途径, 不同媒介趋向显性或隐性的互动与融合, 并作为不同传播策略组合中的元素实现交互。相对于跨媒体传播与媒体联动理论, 跨平台传播弱化了媒介属性, 更突出不同平台价值和功能整合, 探讨不同平台在信息传播过程中的交互作用规律。1.2 联动性理论本研究所提出的联动性, 更多是借鉴金融学领域联动效应的概念。随着经济活动一体化程度的提高, 全球资本市场逐渐形成整体联动的发展态势, 相关学者对这一现象及形成机理展开研究[17]。所谓联动效应, 指的是不同国家或地区的证券市场的股票收益具有较强的相关性或市场波动具有长期的均衡关系[18]。其中股票市场联动则是指多种股票资产价格的同方向变动。关于股票市场联动的作用机制, 大致可总结为经济基础假说 (Economic Fundamental Hypothesis) 和市场传染假说 (Market Contagion Hypothesis) [19]。经济基础假说基于投资者完全理性的传统金融理论, 认为资产价格联动是由资产基本面引起的, 即不同股市收益率相关性的根源之一是某些重要的宏观变量的变动。市场传染假说则以投资者行为特征作为研究重点, 认为股市联动性不完全由可观察的宏观经济指标解释, 还应该从投资者行为上寻找原因, 如某一国股市受到负面冲击, 负面影响会扩散到国际市场, 导致危机时期各国股市关联性增强。相关学者认为, 经济基础假说与市场传染假说是对立统一的, 股市间的短期联动性实际上是两种机制共同作用的外在表现 (张兵等, 2010) 。应用到学术期刊传播领域, 经济基础假说可看作是文献质量的基础性共识导致不同平台的用户使用数据呈现出相关性, 市场传染假说则表现为某一平台用户行为对其他平台的影响和传导。值得注意的是, 到目前为止, 在学术期刊传播领域, 直接引入联动性理论对跨平台传播机理进行分析的研究较为缺乏。随着跨平台学术传播活动的日趋普遍, 不同平台之间的相互影响和作用逐渐显现, 结合学术交流活动的具体特性, 联动性理论将得到更广泛的应用。1.3 使用计量研究随着学术信息资源数字化的发展, 用户越来越多地倾向于通过网络获取学术文献, 使得与网络文献利用相关的用户行为数据被记录下来。在此背景下, 研究者尝试通过对用户使用数据进行采集、整理和分析, 以揭示用户使用行为与科学交流规律, 由此产生国际上统称的使用计量研究。相关学者从不同角度开展使用计量研究, 其中包括学术论文及期刊评价[20]、开放获取传播优势[21]、使用数据与引用数据的相关性[22]、跨平台使用数据的相关性[23,24]等。随着社交网络的普及, 有学者提出将社交媒体数据作为补充性计量指标 (alternative metrics) , 引入期刊影响力评价之中[25], 并且由普里姆 (Priem) (2010) 首先在推特上建立“Altmetrics”标签[26]。此后数年, 国内外学者对基于社交媒体的学术交流行为、传统使用数据与学术社交平台数据相关性[27]等展开研究, 其中针对补充性计量指标与传统被引次数的相关性分析最为受到关注, 据相关学者研究发现, 这两类指标间仅存在一定的弱相关[28]。基于上述理论回顾, 结合本研究目标, 提出如下研究问题:RQ1:当前基于移动社交平台的学术期刊传播效果是怎样的?RQ2:基于移动社交平台的学术期刊传播与传统主流平台传播之间是否存在联动关系?RQ3:相比于传统主流平台, 基于移动社交平台的头部文献主题具有怎样的特征?2 研究设计与步骤2.1 研究设计本研究尝试通过对学术期刊的移动社交平台和信息集成平台中的相关使用数据的整合、挖掘和分析, 进而揭示学术期刊跨平台传播中的用户偏好和运行机理。作为一项探索性研究, 我们优先选择新闻传播学领域的学术期刊进行研究对象, 主要基于以下考虑: (1) 新闻传播学作为研究媒体传播的学术领域, 其学术期刊本身在新媒体建设方面较为领先, 据相关学者调查显示, 在新闻传播学核心期刊中有近四分之三的期刊开通微信号[29], 高于一般学术期刊微信开通比例, 因此, 对其跨平台传播行为的探索性研究具有一定的示范意义; (2) 由于团队成员学科背景与新闻传播学接近, 针对相关研究结果, 尤其是跨平台传播行为的解释上具有较强的针对性。考虑到平台的代表性与数据可获取性, 移动社交平台选取微信公众号, 重点采集学术期刊基于微信推送文献的阅读量和点赞数;信息集成平台选取中国知网, 重点采集学术期刊文献在该平台的下载量和被引量。通过对相关数据的采集、处理和整合, 进而采用描述性统计分析、相关性分析、内容分析等方法, 对跨平台传播效果、跨平台联动性, 以及传播主题特征等方面展开研究。具体设计流程如图1。图1 研究设计路线图2.2 数据采集与处理本文依据《中国社会科学引文索引 (CSSCI) 来源期刊目录》, 选取新闻传播学的学术期刊作为研究样本。由于所有的新闻传播学领域核心期刊均被中国知网收录, 因此这里主要针对期刊的微信公众号进行访问、筛查。具体筛选条件如下: (1) 样本期刊建立有微信公众号且提供期刊论文的推送, 同时被中国知网收录; (2) 选取样本期刊论文发表时间跨度为2017年1月至2017年12月, 避免因距离发表时间过近, 导致使用数据不稳定。具体采集步骤方面, 针对符合上述条件的期刊, 首先, 从中国知网上批量获取这些期刊2017年发表的所有论文的下载数、被引数及其他元数据 (如论文标题、作者、关键词等) , 去除非论文数据;其次, 通过人工方式, 从各个学术期刊微信公众号上采集被推送的2017年相关期刊文献的阅读数和点赞数;再次, 通过“论文标题”与“作者”字段匹配, 将中国知网数据与微信数据融合, 针对不同期刊进行分类和汇总统计。采集时间为2018年7月20日至2018年8月10日。最终得到中国知网数据2416条, 微信数据577条。具体数据见表1表1 期刊推送基本情况 2.3 数据分析步骤数据分析方法上, 本研究采用描述性分析、相关性分析、内容分析等方法。具体而言, 包括如下步骤: (1) 对微信推送文献与知网发布文献使用数据的整体表现进行分析, 包括中位数、平均值、峰值, 并结合偏离度 (skewness) 方法比较不同平台数据的集聚效应; (2) 通过交叉表、独立样本T检验等方法, 进行微信传播的优势分析, 即微信推送与非推送文章在中国知网的下载量和被引量上的差异表现; (3) 通过斯皮尔曼系数指标, 对期刊文献的微信阅读量与知网下载量、微信点赞数与被引数的相关性进行分析; (4) 从内容与指标两个维度, 对不同平台头部文献主题特征、所属期刊等进行分析, 并计算不同平台头部文献的重合度。3 数据分析与结果3.1 跨平台传播效果分析3.1.1 基本统计分析根据对学术期刊跨平台传播数据统计发现, 除《出版科学》以外, 期刊在微信平台的阅读量均值普遍高于中国知网下载量的, 其中《新闻记者》与《编辑之友》的微信阅读量均值超过中国知网下载量均值的6倍以上。从峰值数据来看, 除《新闻界》与《出版科学》以外, 期刊在微信平台阅读量峰值都超过中国知网下载量的峰值, 其中《新闻记者》与《编辑之友》两份期刊中均有阅读量超过10000次以上的文献。以上数据表明, 相比于传统主流平台, 新闻传播领域学术期刊通过微信传播获得更高的关注度, 且更易产生“爆款”文献。表2 不同期刊使用数据基本统计3.1.2 偏离度分析根据表1分析, 无论是基于微信平台, 还是中国知网平台, 所有样本期刊的篇均次数均高于其中位数, 表明数据的分布存在集聚效应。为进一步揭示不同平台集聚效应的差异, 本文采用偏离度 (skewness) 方法进行分析。首先将所有期刊微信阅读数、中国知网下载次数和被引次数分别降序排列, 计算三类数据的累积百分比, 最后合并到统一的表格, 绘制出数据累积百分比与论文数量累计百分比的函数图。考虑到微信推送文献数量只占据中国知网文献数量的1/4左右, 前者是577条, 后者是2416条, 为确保图中曲线具有可对比性, 本文在对微信阅读数降序排列后, 做4倍等比放大, 不影响偏离度结果。根据图2显示, 微信阅读量与中国知网下载量的集聚效应较为接近, 被引量则明显高于前两者。从具体数据来看, 前10%的学术文献贡献了44.78%的微信阅读量和46.42%的中国知网下载量, 而贡献被引量则接近60%;前20%的学术文献贡献65.20%的微信阅读量和64.14%的中国知网下载量, 贡献被引量则超过80%。从“尾部数据” (90%—100%) 来看, 微信阅读量“尾部文献”的占比为0.72%, 高于中国知网下载量的0.49%, 表明微信平台“尾部文献”获得的关注度要高于中国知网平台。图2 不同数据偏离度分析3.1.3 微信传播的优势分析移动社交平台传播是否会带来学术期刊在传统主流学术平台的优势, 是本研究关注的重点之一。这里将移动社交平台的传播优势分为学术期刊在中国知网的下载使用优势和引用优势。通过数据统计发现, 整体上在新闻传播领域, 有微信推送的期刊文献在中国知网的下载量平均值为376.03, 被引量平均为1.42次, 均显著高于未推送文献的下载量和被引量均值 (p<0.01) 。具体到不同期刊, 除《国际新闻界》《现代出版》《新闻界》以外, 所有期刊均至少存在一种传播优势, 表明整体上新闻传播领域学术期刊文献存在微信传播优势。表3 微信传播的使用优势3.2 跨平台传播的联动性分析针对跨平台传播的联动性, 本研究主要将期刊文献在微信平台的阅读次数、点赞次数分别与其在中国知网平台的下载次数和被引次数做相关性分析。由于皮尔逊 (Pearson) 相关系数计算方法对数据有连续、正态分布的要求, 本研究数据并不适用。而斯皮尔曼 (Spearman) 相关系数作为非参数统计方法, 对数据的分布没有特定要求。因此, 本研究采用斯皮尔曼相关系数方法。通过斯皮尔曼相关系数的计算结果显示, 微信阅读次数与中国知网下载次数间的相关系数为0.621 (p<0.001) , 两者存在显著的中度相关, 表明微信阅读量对中国知网下载使用次数具有一定预测性。表4 中国知网下载量与微信阅读量相关性点赞数与被引数方面, 根据计算结果显示, 微信传播文献的点赞数与被引次数之间存在显著相关, 相关系数为0.251, 仅为低度相关。相比于微信阅读量对知网下载量的预测性, 点赞与被引之间的相关性较低, 表明现阶段点赞数尚不足以作为预测文献影响力的有效指标。表5 微信点赞量与被引量相关性3.3 跨平台传播文献主题分析由于不同平台的传播特性与用户偏好差异, 使得同一文献在不同平台上获得的关注度可能存在明显差异。分析不同平台头部文献 (即高阅读量、下载量或被引量) , 对理解跨平台传播文献主题特征具有一定帮助。根据对微信平台阅读量排名前10的文献分析发现, 这些文献具有较强的社会话题性, 且与微信平台本身具有一定关联性, 涉及主题包括职称制度改革、舆情、专业研究报告、微信表情等主题 (见表6) 。其中微信平台阅读量排名第1的《学术期刊发展的新机遇——职称制度改革对学术期刊的影响》一文, 阅读量接近17000次, 而其在中国知网的下载量当时仅为126次, 差异极为明显, 属于典型的“一高一低”型文献 (即微信阅读量高而中国知网下载量低) 。通过对“一高一低”型文献内容进一步分析发现, 这类文献往往不是以学术理论深度为特征, 其参考文献数量一般较少, 甚至没有, 而更多突出其社会话题性。同时, 对排名前10文献的阅读量与中国知网下载量进行相关性分析, 结果显示两者之间无显著相关。表6 微信阅读量TOP10的文献主题续表6进一步对微信阅读量与中国知网下载量、被引量前10位的文献进行统计, 计算三者之间的重合度, 发现三者总体上的重合率为10%, 其中微信阅读量与中国知网下载量的重合率为10%, 表明不同平台用户关注的学术期刊文献主题确实存在一定差异性。在具体期刊中, 《国际新闻界》《编辑之友》《新闻记者》《中国出版》的重合率相对较高, 达到30%。图3 不同平台TOP10数据重合度值得注意的是, 尽管从文献层面, 基于微信阅读量、中国知网下载量和被引量的头部文献重合率较低, 但从所属期刊来看, 上述统计排名前10的文献均来自《国际新闻界》《新闻记者》与《编辑之友》, 在期刊层面表现出一定的集中性。4 结论与讨论本研究利用使用计量研究方法, 对学术期刊跨平台传播效果、联动性, 以及文献主题特征等问题进行实证分析, 以下对相关结果展开讨论。4.1 学术期刊微信传播的价值探讨根据数据结果分析, 微信传播文献的平均阅读量整体高于中国知网下载量, 且前者的峰值远高于后者。针对这一结果, 首先需要分析微信与中国知网两个平台的客观差异。知网作为典型的学术信息集成平台, 更多服务于专业学术群体, 用户量相对有限。与之相比, 微信作为一个面向大众群体的移动社交平台, 本身具有庞大的用户规模, 基于该平台传播内容更易获得较高的关注度。从传播特性分析, 微信平台具备移动传播和社交网络分享的双重特性。关于移动传播, 我们认为, 其本质上是一种更高层次的开放获取。相关研究结果表明, 开放获取有助于提高研究成果的显示度[30]。而随着移动互联网与智能设备的普及, 用户通过移动终端可以更加方便地获取和阅读期刊文献, 这使得学术期刊传播效果进一步增强。另一方面, 微信传播并不只是提高用户获取文献的便利性, 还促进了分享和交流, 这使得学术期刊文献更容易扩散到非学术领域, 尤其对于新闻传播这样与社会现实联系紧密的学科, 微信传播的影响作用更为突出。关于引用优势方面, 本研究发现, 微信传播文献在中国知网下载使用和引用上均存在一定的优势, 这印证了前期相关学者关于开放获取引用优势的研究结论[31]。但值得注意的是, 与开放获取期刊引用优势形成机理有所不同, 学术期刊微信平台的引用优势并不仅仅来自开放获取这一单一变量, 还受到其他因素影响。由于微信推送文章是由期刊编辑主动筛选发布的, 编辑可能会主动选择那些具有潜在高影响力的文献发布到微信平台, 并且在推送栏目设计上有所侧重, 这在客观上对微信的传播优势产生影响。4.2 学术期刊跨平台传播的联动性讨论关于学术期刊跨平台传播的联动性, 根据统计结果分析, 微信阅读量与中国知网下载量在整体上具有相关性, 但在阅读量排名前10的文献中两者并不存在显著相关。针对这一结果, 同样需要关注知网和微信两个平台用户行为的差异性。作为国内最大的学术信息资源聚合平台, 知网对期刊内容的发布方式与服务模式上享有绝对的主导权, 而学术期刊出版机构则主要扮演内容供给的角色, 对用户行为不产生直接影响。用户在集成平台服务范围内享有较高的自主性, 如用户可以通过中国知网提供的搜索引擎和被引量降序排列功能, 选择自己的目标文献, 客观上会形成文献下载量分布的马太效应。这也反映在本研究主要发现之一, 即中国知网被引量具有更高的集聚效应。而学术期刊微信公众号大多是期刊编辑部依托微信搭建的自主平台, 更多反映期刊的主观意志, 包括推送文章类型、时间和发布形式等, 用户只能在推送的文献范围内阅读, 他们或是在订阅的学术期刊公众号上看到, 抑或是在学术交流群与朋友圈上发现。因此, 对于两类平台使用数据的相关性, 我们需要具体分析, 究竟是因为用户在不同平台的独立行为所产生的一致性, 还是由于跨平台之间的传导所形成的联动效应。结合联动性理论中的经济基础假说和市场传染假说, 从本研究中整体数据和头部数据的差异来看, 我们更倾向于认为, “经济基础假说”是其主要的影响机制, 也即不同平台用户对文献整体评价具有一致性。因为如果是不同平台的传导机制发挥主要作用, 头部文献的传导效应是最为明显的, 不太可能出现“一高一低”型的头部文献。尽管如此, 我们并不否认两种机制都对跨平台传播的联动性起到一定作用。除此之外, 本研究发现微信点赞量与被引量之间整体相关性较弱, 这验证了其他学者关于点赞的研究结论, 即到目前为止, 点赞只能作为评判学术成果影响力的参考指标之一。尽管点赞行为与引用行为在动机上具有一定的相似性, 都有对学术成果表示认可或关注的动机, 但从用户行为成本角度分析, 点赞行为所付出的成本远远低于引用行为, 前者只是举手之劳, 后者则需要写作、投稿并完成发表。另外, 本研究统计的点赞数是来自对微信推送文章底部的“点赞”记录, 实际上更多的点赞行为发生在朋友圈、微信群当中, 这些无法被完整记录下来, 也可客观上影响统计结果的准确性。4.3 学术期刊跨平台传播创新探讨根据研究结果发现, 不同平台“头部文献”在主题上存在一定差异性, 其中微信平台的“头部文献”更具有社会话题性, 但在期刊层面, 不同平台的“头部文献”存在明显的集中性, 主要集中在少数几家期刊。针对上述结果, 我们认为, 一方面需要看到与传统主流平台相比, 微信平台在学术传播中的差异性优势, 有助于提升部分学术成果的社会影响力, 特别是那些与社会现实紧密相关的议题, 同时也要看到期刊品牌的延续性。从某种意义上说, 微信平台对学术期刊传播来说, 并不是一种颠覆式创新, 反而更体现为一种维持性创新[32], 往往在传统主流平台具有先发优势的期刊, 在移动社交平台上也更易形成品牌优势。《国际新闻界》《新闻记者》与《编辑之友》三本期刊本身在新闻传播领域就具有较高的影响力, 同时这些期刊还加强在移动社交平台上的投入, 如《编辑之友》的微信号通过固定的栏目设计, 提升微信用户持续使用意愿。这提示国内传统学术期刊, 尤其是已占据领先地位的期刊, 应更重视在移动社交平台的布局, 借助新媒体平台扩大传播范围, 凸显品牌影响力。5 研究不足与展望本研究借助使用计量研究方法, 将跨平台传播、联动性理论引入到学术期刊传播领域, 拓展该领域研究的理论深度。实践层面, 本研究揭示新闻传播领域学术期刊跨平台传播中用户行为特征, 为促进学术期刊服务转型与可持续发展提供针对性的策略建议。当然, 本研究还存在诸多不足之处: (1) 样本量的局限性, 本研究作为一项探索性研究, 选择新闻传播领域CSSCI期刊作为研究对象, 而没有选取多个学科进行对比研究, 这使得研究结论的可推广性受到一定制约; (2) 相关数据历时变化造成的误差, 本研究采集的是2017年整一年度学术期刊文献数据, 采集时间为2018年7月, 由于不同类型的数据作为计量研究的时间要求存在差异, 如引用数据, 往往在两年内存在较大的不确定性[33], 这使得针对引用数据的分析存在一定的误差; (3) 传播效果分析的局限性, 为避免主观判断所带来的干扰, 本研究更多结合显性指标进行分析, 并未设计相应的隐性指标, 这使得有关学术期刊跨平台传播效果分析的完整性存在一定的欠缺。针对上述不足, 未来将进一步扩大样本范围, 尤其是针对不同学科开展比较分析。同时注意数据选取的适用性, 尝试对跨平台传播展开历时分析, 并深入到隐性指标层面, 探讨用户使用学术期刊微信公众号动机和行为机理。来源】中国编辑出版研究会 版权归原创所有仅供学习参考之用，禁止用于商业用途，部分文章推送时未能及时与原作者取得联系，若来源标错误侵犯到您的权益烦请告知，我们将立即删

东方网记者傅文婧11月2日报道：第六届“全国教育实证研究论坛”11月1日在华东师范大学圆满落幕。活动由华东师范大学教育学部、北京师范大学教育学部、全国教育科学规划领导小组办公室、光明日报教育研究中心共同举办。本届论坛聚焦教育实证研究方法，设置了17场平行分论坛，分别由国内17所高水平教育学教学科研单位主持；42家教育学高水平期刊担任论坛学术支持单位，33家期刊派出代表参加了线下“期刊与作者面对面”主题沙龙，分四组与教育学人进行对谈，共同探讨并推进扎根中国大地的教育实证研究。本次论坛同时组织开展了第四届教育实证研究优秀成果奖评选。组委会通过对71家单位推荐的324篇学术论文、141篇学位论文进行三轮评审并公示，最终评选出10篇优秀学术论文和10篇优秀学位论文。论坛主席袁振国教授与宁波睿易教育科技股份有限公司董事长邵建宇先生共同为获奖者颁奖。教育实证研究成果奖由教育学教学科研单位、学术期刊等第三方推荐，无需成果作者本人申请，评选过程以研究成果的质量为依据，严格按照学术标准和规范进行。有获奖代表感言：“教育实证研究成果奖是教育学人自己的成果奖，感觉特别纯粹和荣耀”。袁振国教授在致辞中回顾了全国教育实证研究论坛举办六年来推动实证研究从少到多，从数量增长向质量提升迈进的历程，提出从“更具有思想性和前瞻性”“更具有理论概括能力”“更多体现价值理念和追求”“更多形成系统设计和整体布局”的方向，加强教育实证研究。本次论坛共收到会议论文投稿610篇，会议报名3937人，获邀线下参会人员800人。17场平行论坛共有287人次进行了主题报告。内容涉及教育的元分析技术与应用、量化方法反思与前瞻、质性方法反思与前瞻；教育研究的中介与调节效应、结构方程模型、面板数据分析、问卷设计与运用、随机实验设计、测量评价技术、图像视频分析、案例分析方法、扎根理论的运用、政策效果的评估；教育质性研究中的编码技术、理论贡献、访谈策略、田野调查等研究领域。与会代表以极高的专业热情和专业精神开展了热烈深入的讨论。本次论坛为报告人设计了精巧的“论文宣读证书”，增加了作者参与论坛的仪式感。根据疫情防控常态化的要求，论坛首次采用线上线下融合的方式，在控制线下参会规模同时，组建了由17位技术专家构成的直播团队并得到了CCtalk实时互动教育平台的友情支持，通过线上直播扩大论坛受益面，共计约10万人次参加了线上讨论。在论坛“期刊与作者面对面”主题沙龙活动中，33家高水平教育学期刊的嘉宾分四组，与作者开展对话，共话新时代中国教育实证研究人才培养、高水平教育实证研究及其成果发表、推广。

本文转载自【微信公众号：社科学术圈，ID:shkxquan】经微信公众号授权转载，如需转载与原文作者联系导读：跟随世界主流经济学的研究范式，数量化研究已经成为了中国经济研究的主流。经济学，作为社会科学中数量化程度非常高的一门学科，其本身还是脱离不了社会科学本身的限制，经济学的主要使命是帮助我们认识复杂的经济世界，更多时候是对经济现象提出合理解释。一篇严谨的经济学论文，一般需要三个基本的要素：视点(Perspective)，参照（Benchmark），以及分析方法 (Analytical Tool)（钱颖一，2002）。学习计量经济学的目的是为了进行实证研究，对于学习计量经济学的人而言，要写一篇有实证研究的计量经济学论文或报告时，选题、建立计量模型、选择计量方法等至关重要。今日为您带来一篇关于计量经济学实证论文写作的全面解析。1什么是论文究竟什么是论文？简单地说，论文就是对新的研究成果的汇报。为什么一位成绩优秀的学生，在撰写毕业论文时可能一筹莫展？这主要是因为，平时上课做题，主要学习已有知识，只需被动消化吸收即可，有固定模式可循；而做研究写论文，则需主动创造 (哪怕是一点点) 新知识。因此，刚起步研究的学生，面临着从学习知识 (学生) 到创造知识 (研究者) 的转型。论文与一般的文章或散文不同，后者可以仅仅表达某种情感，或记录一些事情。经济学论文必须用十分严谨的数理逻辑或统计推断，来一步一步地得到结论，保证每个环节都丝丝入扣、经得起推敲；而不能随便发表议论，或轻率地下结论。而且，论文贵在创新，其价值主要在于其原创性 (originality ) 或新颖性(novelty)，即对于已有文献的边际贡献 (marginal contribution)，参见下图。▲已有知识与新研究的关系一般来说，规范的实证研究包括以下几个步骤，即准备阶段、选题、探索性研究、收集数据、建立计量模型、选择计量方法、解释回归结果、论文写作、与同行交流、提交论文或投稿，下面分别进行介绍。2准备阶段如果以为今天想做研究，明天就可开始，或许不现实。要开始真正的研究，需要一系列的准备工作。首先，必须掌握一定的经济理论，以获得观察经济现象的必要视角 (perspective)、参照系 (reference 或 benchmark) 与分析工具 (analytical tools)。否则，即使看到经济现象，也可能无从下手分析。正如钱颖一 (2002, p.2) 所指出：我在哈佛大学做博士生的时候，韦茨曼 (Martin Weitzman) 教授问我，受过现代经济学系统训练的经济学家和没有经过这种训练的经济学家究竟有什么区别？他研究比较经济制度，经常去苏联访问，问这个问题是从与苏联经济学家交往中有感而发的。韦茨曼的回答是，受过现代经济学系统训练的经济学家的头脑中总有几个参照系，这样，分析经济问题时就有一致性，不会零敲碎打，就事论事。这正是经济学界常说的 “像经济学家那样思考” (Think like an economist)。当然，爱因斯坦更早就说过类似的话，甚至更为深刻：你能不能观察到眼前的现象取决于你运用什么样的理论，理论决定着你到底能观察到什么。显然，那种认为可以不需要任何理论指导而直接去 “看真实世界” 的想法或许过于天真了。这些经济理论的学习，主要体现在微观经济学、宏观经济学以及经济学的各专业课程上，比如金融学、财政学、发展经济学、产业经济学、劳动经济学等。其次，为了进行实证研究，还必须掌握一定的计量方法与统计软件 (比如 Stata)。即使你收集到相关的数据，但数据也不会 “自己说话”，仍需要使用统计软件，运用适当的计量方法进行统计推断。因此，计量经济学对于实证研究不可或缺。在具备一定的理论功底与计量训练后，即可正式开始做实证研究了。3选题实证研究的第一步就是选题，即选择研究的题目。对于刚起步的研究者，常常不知如何选题。研究者通常知道自己想要研究的领域 (比如，经济增长)，但这还不是一个具体的 “研究问题” (research question)。对实证分析而言，研究问题通常是有关 “ X 对 Y 有何作用” 之类的因果关系。如果想研究 “家庭联产承包责任制对农业经济增长的作用”，就更具体了，此处 X 指 “家庭联产承包责任制”，而 Y指 “农业经济增长” 。当然，实证研究也可以只有 Y 而没有 X，比如对于某个统计指标 Y 的测算；但纯粹描述性的研究已比较少见。研究问题可以来源于理论 (比如，检验资产定价模型 CAPM 是否成立)，也可来自对经济现象的观察 (比如媒体报道、社会调研)；可以研究某政策的效应 (比如新劳动法对失业率的影响)，也可以对文献中已有论文进行改进。如果没有任何研究想法，则建议先浏览一些经济学的顶级期刊。比如，经济学中文期刊的 “四大金刚”，即《经济研究》、《经济学(季刊)》、《世界经济》、《管理世界》；以及经济学英文期刊的 “Top 5”，即 American Economic Review，Econometrica，Journal of Political Economy，Quarterly Journal of Economics，Review of Economic Studies。这些顶级期刊都是经济学的一般性期刊 (general interest journal)，涵盖经济学的各个领域。如果确定研究经济学的某个领域，比如金融学，还可关注《金融研究》等专业期刊 (field journal)。浏览这些期刊中的论文 (通常技术性较强，故未必从头读到尾)，可大致知道当前的经济学者都在研究哪些前沿问题，取得了哪些成果，还有哪些未解之谜；进一步，可以评估他 (她) 们的研究方法是否可靠，以及可能的改善空间。如果能提出好的研究问题，也许你的研究就成功了一半。什么是好的研究问题呢？总的来说，研究问题越具体、越有趣、越新颖、越有可行性，则越好！(1) 具体：简单来说，在以上“ X 对 Y 有何作用” 的句型中，应能明确 X 与 Y 具体是什么。(2) 有趣：你的研究问题为什么重要？别人会感兴趣吗？为什么我们要在乎你的问题 (Why should we care)？知道问题的答案后，能影响人们对世界某方面的看法吗？ (3) 新颖：论文的核心价值在于其创新性，即做出了文献中所没有的边际贡献。这种边际贡献可以是研究了新的现象、使用了新的 (更好的) 计量方法，或者使用了新的数据集。做研究的过程是创造新知识的过程，在本质上不同于学习已有 (旧) 知识的过程。(4) 可行：即使你的研究问题很具体、很有趣、很新颖，如果找不到相应的数据，则不可行。对于刚开始选题的学生而言，似乎自己能想到的题目，都已被别人做过了。其实未必。要想做出新的边际贡献，当然可在前人的基础上，继续拓展与改进 (改进计量方法，增加变量，使用新数据等) 。另一方面，也可以完全撇开前人，去研究全新的现象。比如，20世纪70年代末中国农村实行了家庭联产承包责任制改革，这是史无前例的。到了1990年左右，就涌现出一批研究农村改革对中国农业产出影响的论文 (比如，Lin, 1992)。又比如，2014年11月开始实行上交所与港交所之间的 “沪港通”。假以时日 (有了足够的数据后)，就可以研究沪港通对中国证券市场的影响。即使是前人已经研究过的现象 (太阳底下没有新的事物)，也可用新眼光、新视角去观察。重要的是，要有敏锐的观察力，并 “像经济学家那样去思考” (Think like an economist)。当然，对于刚起步的新手，应尽量避免已经被研究得很烂、或过于富有挑战性的题目。显然，备选的研究问题越多越好，因为能 “存活” 下来的研究想法通常不多。4探索性研究有了潜在的研究问题后，首先需要进行初步的 “探索性研究” (exploratory study)，看看它是否具有新颖性与可行性。比如，通过查找文献，考察别人是否已经做过类似研究，并大致了解数据是否可得。(1) 通过文献回顾评估选题的新颖性论文贵在有新意。假设你找到了一个具体、有趣而可行的研究问题，但它究竟有多少新颖性，这就不可避免地需要查阅文献，看看文献中是否已有类似研究。如果别人已做过很相似的研究，则通常须更换题目；除非另辟蹊径，找到很不相同的方法或数据。对于中文论文，可在 CNKI (China National Knowledge Infrastructure) 中搜索。对于英文论文，可在 JSTOR (Journal Storage) 或 EconLit with Full Text (美国经济学会) 输入关键字进行搜索；二者均全文收录了许多经济类英文期刊，但前者有几年滞后。对于二者未覆盖的经济类期刊，可通过一些主要出版社 (集团) 搜索，比如 Elsevier Science Direct, Springer Link, Taylor & Francis, Wiley 等。某些工作论文则可通过百度或谷歌搜索。什么时候开始看文献，即看文献的时机，也很重要。如果从一开始就大量地阅读文献，则可能被文献所淹没，望洋兴叹，自觉渺小。更好的方法是，当自己有了一定的想法之后，再去系统地看文献。这样，才会知道自己究竟要看什么，也更能带着批判的眼光去看。另外，阅读文献的态度也十分重要。虚心地从经典论文中汲取营养，才能站在巨人的肩膀上，但仍应带着某种批判性的眼光。事实上，由于经济现象的复杂性 (经济学还只是软科学)，任何论文都有一定缺点 (比如，忽略了某些可能重要的因素)，也都有可以改进的空间 (甚至可能推翻作者的结论)，故不必太迷信 “权威”。既然经济学还不是科学，获得诺贝尔奖的经济学家可能持有相反的观点，那么又哪来的权威呢？重要的是，使用逻辑与实证的方法对不同的观点进行甄别与质疑。如果认为前人所做的研究已经十全十美，你都赞同，那么，你怎么可能做出新的边际贡献呢？(2) 确定所需数据是否可得在正式开始研究之前，还应大致知道所需要的数据不仅存在，而且可以得到。数据从何而来？一般来说，数据要么是别人提供的 (比如统计局)，要么是自己收集的 (比如问卷调查)。寻找数据可以从网络搜索开始 (比如谷歌或百度)，也可以询问专家或同行。如果确实不知道该从哪里找数据，还可关注文献中同类研究的数据来源，然后溯本及源。因此，阅读一定文献之后，就应该基本了解该研究领域的常见数据来源了。近年来，一些国际期刊已在其网站公开了发表论文中所用的数据集与估计程序 。5收集与整理数据从数据的来源格式来看，数据可分为电子版与非电子版两大类。对于非电子版的数据，需耐心输入数据 (通常先输入Excel表，再导入Stata中)，并注意检查，防止出错。即便下载电子版数据，也应检查可能存在的错误。实证研究的关键材料乃是数据。如果数据质量不高，则 “巧妇难为无米之炊”。无论多么高深的计量方法，如果原始数据质量有问题，也只能是 “垃圾进去，垃圾出来” (garbage in, garbage out)。Zvi Griliches 在 1994 年给美国经济学会做的主席演讲 (presidential address) 指出，由于经济学家不够注意数据的来源及产生过程，经常错误地解释数据，导致研究的进展缓慢；如果不提高数据质量，计量理论方面的重大进展将无用武之地。为此，将数据导入统计软件后，需仔细察看数据 (inspect the data)。一个常见误区是，研究者只知进行回归，却不去熟悉原始数据 (raw data)，或增加对数据的感觉 (get a feel for the data)。察看数据的常见方法为，计算变量的主要统计特征 (summary statistics)，包括均值、最大值、最小值、标准差、相关系数等，并根据经济常识判断它们是否合理。比如，虚拟变量的最小值与最大值必然为 0 与 1；否则，此变量有误。如果数据有时间维度 (比如时间序列或面板数据)，还可画时间趋势图。如果发现在某个时点上的变量取值异常波动，则应考察此数据是否有误；即使数据无误，也应考虑异常波动的原因。总之，在察看数据的过程中，主要观察数据中是否存在不一致 (inconsistent) 的地方；比如，出现了不可能、不现实或可疑的取值。如果发现，则要进行处理 (比如，可能是数据输入错误)，这被称为 “数据清理” (data cleaning)。对于大多数从事应用研究的学者而言，主要是使用别人 (比如统计局、世界银行) 提供的数据。即便如此，也应该对数据的质量有一个清醒的判断，并使用相应的计量方法 (至少在做出实证研究的结论时，应考虑数据质量的影响)。在使用别人提供的数据时，还应注意其定义及统计口径，是否是与理论模型中的变量相对应。比如，中国的失业率指的是 “城镇登记失业率”，其统计口径与标准教科书中以及西方国家的失业率概念有很大不同。对于计量的初学者来说，与真实数据打交道也是加深对计量经济学理解的重要途径。只有弄脏你的手 (get your hands dirty)，才能真正学会做实证研究。6建立计量模型虽然实证研究可以没有理论模型，但如果有好的理论模型作为基础，则更有说服力。具体来说，回归分析一般只能说明变量之间的相关性，要对变量之间的因果关系做出判断，常常需要依赖于经济理论。因此，即使无法提供完整的理论模型，也应该进行一定的理论分析。最理想的情形是，从理论模型中推导出计量模型 (econometric model)，即待估计的回归方程。一般来说，一篇好的实证论文，需要讲一个好的 “故事” (story)，然后用数据来证实或检验此故事。对于回归函数的具体形式，可以考虑线性、对数 (变量只取正数且有指数增长趋势)、双对数、非线性 (边际效应不是常数)等。在进行模型设定时，应尽量使用常识 (common sense) 与经济理论 (economic theory) 。比如，将 “人均变量” (如人均消费) 与 “人均变量” (如人均 GDP ) 相匹配；使用实际汇率来解释实际进出口。又比如，考虑 FDI 对经济增长的作用。由于 FDI 起作用需要时间，如果把当年的增长率对当年的 FDI 进行回归，可能没有太大意义。比较适当的做法是，考虑期初的 FDI 对随后五年 (或若干年) 经济增长的作用 (这样做也可缓解双向因果关系)。如果不确定该如何设定计量模型，可借鉴文献中同类研究的模型设定。另外，模型既不能过于简单 (解释变量过少)，也不宜过于复杂，而应当保持适当的简洁 (keep it sensibly simple)。在选择解释变量时，“从小到大” (specific-to-general) 的建模方法简单易行，但可能偏差较大 (因为存在遗漏变量)；而 “从大到小” (general-to-specific) 的建模方法偏差小，但不易执行。实践中，常采用折衷方案，即选择简单而有解释力的模型。7选择计量方法有了计量模型与数据之后，即可根据数据类型与特点，选择合适的计量方法。比如，被解释变量为虚拟变量，则可使用 Probit 或 Logit；如果是面板数据，则应考虑固定效应、随机效应、时间效应等；如果是时间序列，则须先判断是否含单位根，再决定使用相应的计量方法。对于一般的数据，通常先做 OLS，看看结果，作为一个参照系。做完 OLS 后，可以画残差图，大致看看扰动项是否符合经典假定，然后进行严格的检验。如果有所违背 (比如，存在异方差、自相关)，则做相应的处理（使用稳健标准误或 GLS）。对于时间序列，还可检验是否存在结构变动 (邹检验，Chow test)。另外，应该对数据的质量进行检验，判断是否存在多重共线性、极端值、弱工具变量等，并做相应的调整。由于受数据可得性 (data availability) 的限制，遗漏变量几乎不可避免。因此，很有必要在实证论文中对此进行讨论。不外乎以下两种情况。第一，存在遗漏变量，但与解释变量不相关 (需要说明为什么不相关)，故可以不做处理。第二，存在遗漏变量，且与解释变量相关，则必须进行处理，例如增加控制变量、寻找代理变量、使用工具变量、使用面板数据等。另一常见问题是内生解释变量。此时，一般需找到有效的工具变量才能得到一致的估计。由于面板数据可以在一定程度上克服遗漏变量问题，故比横截面数据或时间序列更有说服力。因此，如果可以获得面板数据，则应尽力争取。比如，对于中国的宏观变量，如果使用全国的时间序列，则一般样本容量较小。此时，可考虑收集省际面板 (provincial panel) 的相应数据。大多数的实证论文都希望说明 X 对 Y 的因果作用。而从回归分析的相关关系升华到因果关系，是很大的飞跃，需要使用适当的计量方法来识别这种因果关系。总之，在这部分应该说明，为什么所用的计量方法是最恰当的。计量经济学的理论总是建立于一些理想化的假定基础之上，而现实的经济数据通常或多或少地不符合这些假定。因此，尽管计量理论是可以严格证明的一门科学，但实证研究在一定程度上却是一门艺术，常需要在理论与现实之间找到适当的妥协 (be prepared to compromise)。8解释回归结果使用计量方法估计模型后，计算机软件 ( 比如 Stata ) 将输出相应的计量结果。此结果可能较长，包含密密麻麻的表格与数字。如果你尝试了各种不同的计量方法与解释变量 (alternative specifications)，则结果就会更复杂。如何看这些结果？简单地说，只能用一个字一个字地看，直到看明白为止。当然，也有诀窍。计量结果可能很复杂，但真正重要的信息通常不多，比如回归系数 (含符号)、 p 值，以及样本容量、拟合优度等。以一元回归为例 (工资对数对教育年限回归) ，回归结果参见下图。▲工资对数对教育年限的回归结果在上图的回归结果中，变量 s (教育年限) 的回归系数符号为正 (与经济理论相符)，系数估计值为 0.0966245， p 值为 0.000 (在 1% 水平上具有统计显著性)，样本容量为 758，而拟合优度 为 0.2527 (教育年限可解释工资对数约四分之一的变动)。在上图中，左上角的残差平方和、右下角的置信区间，乃至常数项等信息，基本可以不关心 (除非有需要)。在解释回归系数时，还应注意区分统计显著性与经济显著性。“统计显著性” (statistical significance) 主要通过 p 值来考察。如果 p 值小于或等于 0.05，则意味着该系数在统计上显著地不等于零；反之，则在统计上不显著，在统计上可将此系数视为零 (不存在)。“经济显著性” (economic significance) 主要通过系数的绝对值来考察，须特别注意变量的取值单位。在上例中，解释变量教育年限 s 的单位为年，而被解释变量工资对数 lnw 可解释为工资的百分比变化，故 s 的回归系数为 0.0966245 意味着，每增加一年教育，未来工资收入将提高 9.66%，具有很高的经济显著性 (可能过高了)。反之，假如 s 的回归系数为 0.01 或 0.001，则意味着每增加一年教育，未来工资收入只会上升 1% 或 0.1%，显然在经济意义上很不显著。此时，统计上显著而经济上不显著，则意味着解释变量对被解释变量的影响很小 (经济上不显著)，尽管这种影响被估计得很精确 (统计上显著)。类似地，在进行计量检验时 (比如，豪斯曼检验)，Stata 可能输出很多结果，但最需要关注的只是原假设以及 p 值；因为知道二者就可以进行检验了，而其余信息都是细节。研究者通常花费较长时间收集与整理数据。将数据导入Stata，然后输入相应的回归命令，则是 “见证奇迹的时候” (moment of truth)。如果关键解释变量兼具统计与经济显著性，符号也与理论预期一致，而其他控制变量的符号与显著性也大体与预期相符，则会感到十分欣慰，过去收集整理数据的辛劳也都值了。但有时，所得计量结果未必尽如人意，比如关键解释变量不显著，甚至符号与预期相反。此时应怎么办呢？大致来说，出现这种情况，可能有如下三种原因。(1) 使用计量方法不当。比如，在上述一元回归中，显然遗漏了许多变量，可能存在遗漏变量偏差，导致 OLS 估计不一致。更一般地，如果存在内生性而未加以处理，将导致不一致的估计，使得本应显著的变量变得不显著。(2) 数据质量有问题。如果数据存在较大的度量误差，所用代理变量与真实变量相差较远 (由于真实变量不可观测)，或者数据输入中的人为错误，都有可能影响估计的一致性。(3) 经济理论有问题。在排除了以上两种可能性之后，最后一种可能性是，经济理论不正确。经济理论所预期的某种效应可能不存在；或者同时存在其他作用机制，使得净效应的符号相反。实证研究的目的之一就是检验经济理论。如果发现已有理论与经验证据不符，则说明此理论尚有改进空间，甚至需要放弃。正如林毅夫 (2001, p. 75) 所指出：如果发现理论推论和我国经验事实不一致,要坚持的不是现有的理论,而是进一步去了解我国的经验现象, 然后, 根据经验现象构建一个可以解释这个现象的理论。所以, 当发现这种不一致时, 不要死抱理论, 成为现有理论的俘虏, 也不要在巨人的面前而感到自己渺小。其实,这正是对理论发展做出贡献的绝好机会。在计量实践中，研究者经常根据计量结果而调整模型，以期得到更为理想的结果，并且只在论文中汇报最佳的结果，而将寻找此结果的过程隐去。这实际上是 “数据挖掘” (data mining) 的一种形式。数据挖掘既有成本 (缺点)，也有收益(优点)。数据挖掘的优点是，可对数据进行各种 “实验”，以期揭示数据中的某种规律性，发现模型设定的错误，以此改进理论或计量模型。数据挖掘的缺点则是，由于它根据数据特征来设定计量模型，故模型设定由数据产生，如果再用此数据去检验由它产生的模型，就不是客观的检验，由此导致偏差。事实上，一定程度的数据挖掘是不可避免的，而这两种形式的数据挖掘的界限并不清晰，正如 Heckman (2000) 指出，“尽管使用数据来检验受到该数据启发的理论存在严重的问题，但如果拒绝从数据中学习并修改理论，则会导致更严重的问题” 。解决数据挖掘所带来的偏差的方法之一是进行稳健性检验，而不是仅汇报最佳的结果。 9诊断性检验任何计量方法都有其适用的前提条件；如果前提不成立，则无法使用此计量方法 (可能导致不一致的估计)。因此，在估计完模型后，应对计量方法的前提条件进行 “诊断性检验” (diagnostic checking) 或作出定性说明。比如，使用工具变量法进行2SLS估计后，应进行弱工具变量检验、过度识别检验 (假设存在过度识别)、解释变量内生性检验；并从定性的角度说明 “排他性约束” (exclusion restriction) 为什么成立。又比如，使用时间序列估计自回归 (AR) 或向量自回归模型 (VAR)，则应检验残差是否为白噪声 (无自相关)。即使进行OLS回归，也应说明解释变量为什么外生，或者遗漏变量偏差为什么不重要。10稳健性检验为了使用特定的计量方法，研究者通常需要做一系列的假定。但问题是，论文的主要结果是否对这些假定很敏感？为此，有必要放松论文的某些假定，看结果是否稳健或基本不变，这称为 “稳健性检验” (robustness check) 或 “敏感度分析” (sensitivity analysis)。比如，通过改变样本区间 (或去掉极端值)、函数形式、计量方法、控制变量、变量定义、数据来源等，来考察计量结果的稳定性。在计量实践中，研究者通常会通过数据挖掘，找到 “最佳” 的计量模型。如果仅汇报此最佳模型，则会导致偏差。因此，有必要适当地改变模型的设定，比较其主要结果的变化。显然，只有稳健的结果才有说服力，故稳健性检验已成为高质量实证论文不可或缺的一部分。11论文写作得到较为理想的实证结果之后，即可开始写论文。简单地说，论文就是对研究成果的汇报。为了便于读者更快地从论文中获取信息，经济学论文通常有一定的结构，而论文写作本身也是一门精益求精的艺术。经济学家曼昆曾问过加尔布雷斯 (John K. Galbraith) 写作成功的秘密；加尔布雷斯回答说，他写的所有东西都会修改很多次，通常直到第五稿时才会基本满意。下面分别介绍论文的各个部分。（1）标题、关键字、摘要论文的首页通常包括标题、作者、摘要、关键字等信息。标题 (title) 是论文的标签，正如商品的商标或名称。一般应选择简洁而有吸引力的标题，并能让读者知道该文主要做什么。在论文写作乃至成文之后，都有可能修改论文题目，使之更为贴切有趣。在题目之下一般为作者姓名，而将具体的作者单位、联系方式、感谢语 (包括基金资助) 以及 “文责自负” 等声明放在脚注里。如果有多位作者，一般需选择其中一位作者作为 “通讯作者” (corresponding author)，负责投稿并与编辑部保持联系 。在题目与作者之下，一般为摘要 (abstract)，通常在100字左右。摘要需突出论文的重要意义、研究方法与主要结论。一般读者会先看摘要，再决定是否看全文。因此，论文摘要应字斟句酌，凸显本文的主要贡献，并激起读者进一步阅读的兴趣。摘要通常在论文主体完成后才撰写，因为此时作者对于论文的主要内容会有更清晰的概念。在摘要的下面，通常还需提供几个关键字 (key words)，以便读者能很快地根据关键字搜索到此文。关键字常常来自论文的题目。另外，在关键字之下，还可能提供 JEL 分类号，这是美国经济学会主办的 Journal of Economic Literature 杂志所用的经济学各领域的分类编号 。经济学实证论文的正文一般依次包括以下部分：引言、文献回顾 (可归入引言)、理论框架或背景介绍 (可省略)、数据说明、计量模型与估计方法、回归结果、稳健性检验 (可归入回归结果)、结论。下面分别进行说明。(2) 引言 (Introction) 引言虽是全文的第一部分，却经常最后写。原因之一，引言集中了全文的卖点 (selling points)，最难撰写，须反复修改；原因之二，引言概括了全文的内容，只有在全文大体完工后，才能准确地总结与提炼。引言通常包括以下内容：本文研究了什么问题，此问题为什么重要 (研究意义)；本文使用了什么数据 (最好在数据来源上有所创新或挖掘)，实证研究的计量方法是什么，得到了哪些主要结论；此研究与已有文献的关系，本文的主要创新与边际贡献等。由此可见，引言将论文的精华部分以非技术性的方式呈现给读者，可视为扩展版的摘要，是 “销售” 此文的重要手段。事实上，许多读者在浏览论文时，常常先看引言与结论，然后再决定是否细读正文；可见引言的重要性。 引言的写作大致有两个套路。传统的套路是，在提出研究问题之后，首先回顾已有文献的相关研究以及不足之处，然后顺势引出本文的研究方法与主要贡献 (比如，填补了文献的空白)。传统套路的优点是，比较有逻辑性，能自然地呈现学术发展的脉络；其缺点在于读者需要有一定耐心，先回顾主要文献，然后才知道本文的主要工作。现代的套路是，提出问题之后，马上直奔主题，介绍本文的研究方法与主要结论，然后再回头介绍本研究与现有文献的关系。这两种套路各有优缺点，适合不同的论文，但直奔主题的现代套路似乎日益流行。另外，引言的最后一段通常提供全文的路标 (roadmap)，告诉读者本文的其余部分在结构上如何安排，以便于读者阅读。(3) 文献回顾 (Literature Review)文献回顾如果较短，可以归入引言部分；反之，如果文献回顾较长，则可单独作为论文的一个部分。对于文献的回顾一般按文献出现的时间先后进行，着重介绍重要的文献，而其他文献可以简略介绍、放入脚注，甚至略去。文献回顾的写作切忌只是堆砌罗列一些文献，而未进行深入分析。事实上，文献回顾的根本目的是为了厘清本文的研究与已有文献的关系，以凸显本文的边际贡献及其在文献中的地位。为此，在肯定现有文献的原创贡献外，难免会指出其不足之处 (或被忽略的方面)。此时，应注意语气委婉，因为这些文献的作者有可能正是未来的审稿人或编辑。另一方面，你又希望突出本文的独特贡献 (当然必须实事求是)。因此，在指出现有文献的不足与突出本文的贡献之间，需要找到措辞与语调上的平衡。(4) 背景介绍 (Background Information) 或理论框架 (Theoretical Framework)实证论文并非仅仅是找一堆数据，然后汇报回归结果。只有告诉读者有关经济现象的背景，完整地述说一个经济故事，才能使得计量结果更有说服力。比如，Nunn and Qian (2011) 研究引入 “新世界” (New World) 作物土豆对 “旧世界” (Old World) 人口增长与城市化的影响，在其第二节背景部分，即以大量篇幅介绍土豆的优点 (virtues of the potato)、土豆如何从新世界传播到旧世界，以及其他新世界作物。因此，实证研究者的工作并不仅仅是下载数据进行回归，还需要熟悉所研究现象的历史、制度与文化背景，乃至数据的来源与产生过程。如果可能，在此部分可引入一个简单的理论模型 (theoretical model) 或思想框架(conceptual framework)，为后续的实证研究提供理论基础。但对于实证论文而言，其理论部分不宜太过复杂，以致喧宾夺主。另外，如果经济现象过于复杂，没有现成的理论，也可根据常识 (common sense) 直接写下计量模型或回归方程。(5) 数据说明 (Data description)实证论文的结论是否可靠，首先取决于数据的质量。因此，在数据说明部分，应详细说明数据的具体来源，并评估其可靠性。介绍数据来源的详细程度，应使读者能按图索骥得到同样的数据，以保证科学结果的可重复性。如果对原始数据进行了一些处理或加工，也应一一说明。如果学术界对于数据的质量有质疑，则应说明这些潜在的数据质量问题，对于你的研究有何影响。比如，GDP的绝对水平可能被夸大了，而你仅使用 GDP 的增长率，故可能影响不大。如果数据来自问卷调查，则应说明随机抽样如何进行，问卷如何发放与执行等，并在附录中附上具体的问卷。介绍数据来源之后，通常以表格形式给出主要变量的统计特征 (summary of statistics)，比如样本容量、均值、标准差、最小值、最大值等，使读者对数据的基本特征有所了解。有时，还会提供关键变量的相关系数矩阵 (matrix of correlation)，作为对变量之间关系的初步证据。(6) 计量模型与估计方法 (Econometric model and estimation)在此部分，需要结合所研究的问题以及已有数据，给出具体的计量模型，即回归方程。通常会有一个基准 (baseline 或 benchmark) 的计量模型，然后在此基础上对模型设定 (model specification) 有所变化，比如增加或替换变量。此部分着重需说明论文的估计策略 (estimation strategy)，即究竟应使用什么计量方法来识别主要变量之间的因果关系。初学者易犯的错误是，在论文中直接使用某计量方法，而未说明为什么这是最合适的计量方法。任何计量方法都有适用的前提条件，需要研究者仔细甄别与判断。如果有两个计量方法，各有优缺点，则可二者都用，然后作为稳健性检验，比较二者的结果。(7) 回归结果 (Regression results)介绍计量方法之后，即可汇报回归结果，通常以表格形式来呈现，主要包括以下信息：被解释变量与解释变量的名称、回归系数估计值、标准误 (或 t 统计量)，以星号表示统计显著性，以及相关的统计量 (样本容量、拟合优度等)。在正文中，需要对回归结果进行解读，包括回归系数的统计显著性与经济显著性，符号是否与理论预期相符等。(8) 稳健性检验 (Robustness checks)在实证论文中仅仅汇报一个回归结果显然是不够的，因为变量的显著性可能在不同的模型设定下变化。只有在不同的模型设定下，都能得到类似的结果，才是稳健与可信的。对于稳健性检验的结果汇报，如果篇幅比较短，可归入上一部分的 “回归结果”；反之，如果做了较多的稳健性检验，则可单独作为论文的一个部分。(9) 结论 (Conclusion)结论是论文的最后部分，对全文所作工作进行总结，并给读者留下最后的印象。结论部分通常概要地回顾本文的研究问题、计量方法与主要结论，也可重申本文的独特贡献。由于任何论文都有局限性，故也可指出未来的改进空间与研究方向。许多读者会先看引言与结论，再决定是否看正文，故结论部分也十分重要。（10）参考文献 (References)几乎所有研究都建立在前人成果之上，故必然会在文中引用他人的论文或著作。这些论著的详细出处，则一般收集于文末的参考文献。需要特别注意的是，文中所有引用的论著，都应包括在参考文献中；反之，所有参考文献中的论著，都应在正文中被引用。参考文献的顺序一般按照作者姓氏的字母 (拼音) 进行排列，对于同一作者的作品则按发表年代排序。另外，不同期刊对于参考文献的具体格式也有不同要求；在投稿前需按所投期刊的要求进行修改。（11）附录 (Appendix)有些论文还有附录，主要收集不影响正文阅读，但篇幅较长的细节。比如，对于理论文章，可能把繁琐的证明放在附录。而对于实证论文，有时会把过长的数据说明放在附录。如果数据来自问卷调查，则通常把具体的问卷放在附录。（12）写作风格经济学论文属于科学类的论文，并不需要过于华丽的词藻，而应首先注意行文的简洁与逻辑性。另一方面，优美流畅的文笔对于提高论文可读性、吸引读者注意力十分重要。对于初次写论文者，首先要注意 “书面语” 与 “口语” 的区别，避免过分口语化；不能嘴上怎么说，笔下就怎么写，而应使用更为洗练到位的书面语言。在下笔之前，可先在脑海里构思文章的结构与写作风格。事实上，写作的过程也是使思路更加清晰的过程。对于论文中的方程式，可使用 Word 文档中的 “insert” → “object” → “Microsoft Equations” 进行编辑，使得方程更为美观 。论文中所有单独成行的方程式，都应按顺序编号，以(1)、(2)、(3)等表示，以便于检索。对于论文中的表格与图片，也应注意其格式。一般来说，表格的标题应在表的上方；而图片的标题则在图的下方。在表格或图片的下方，还可以有注释，说明数据来源、变量定义等相关信息。对于初学者，建议仔细观察经典论文的文章结构与风格，并注意模仿。比如，中文论文可以模仿《经济研究》或《经济学季刊》，而英文论文则可参照 American Economic Review, Journal of Political Economy, Quarterly Journal of Economics 等。正如古语所云，“熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟”。12结语如何才能做出高水平的实证研究？如何才能写出高质量的经济学论文？更进一步，如何才能成为好的经济学家或经济工作者？显然，要达到这些目的，绝非单一学科 (比如，计量经济学) 就能胜任，而需要全方位的学识与素养。在此，引用凯恩斯的一段话作为结束语，并与大家共勉 （曼昆，2009，p.39）：经济学研究似乎并不需要任何极高的特殊天赋。与更高深的哲学或纯科学相比，经济学不是……一门极其容易的学科吗？一门容易的学科，但这个学科中很少有人能出类拔萃！这个悖论的解释也许在于杰出的经济学家应该具有各种天赋的罕见的结合。在某种程度上，他应该是数学家、历史学家、政治家和哲学家。他必须了解符号并用文字表达出来。他必须根据一般性来深入思考特殊性，并在思绪奔放的同时触及抽象与具体。他必须根据过去、为着未来而研究现在。他必须考虑到人性或人的制度的每一部分。他必须同时保持果断而客观的情绪，像艺术家一样冷漠而不流俗，但有时又要像政治家一样脚踏实地。

根据出版周期，可以将期刊分为周刊、旬刊、半月刊、月刊、双月刊、季刊、半年刊和年刊等。《CSSCI来源期刊（2019-2020）目录》中的期刊数量为568种。由于原中共中央党校、原国家行政学院2018年合并重组为新的中共中央党校（国家行政学院），从2019年开始，原《中共中央党校学报》《国家行政学院学报》并刊为《中共中央党校（国家行政学院）学报》，因此，目前CSSCI期刊数量实际为567种。从出版周期来看，在567种CSSCI期刊中，双月刊最多，有314种，占比超过55%；月刊次之，有181种，占比接近32%；季刊有59种，占比亦超过10%；半月刊有12种；而旬刊仅有1种。本期推文将目光投向CSSCI期刊中的12种半月刊，向各位读者介绍这些期刊的基本信息。通常而言，期刊出版周期与年刊载文章数量之间呈现较为明显的负相关关系，即出版周期越短的期刊，每年刊载的文章数量越多。表格里这些半月刊年刊载文章的数量即明显高于同类期刊平均水平。对于个体特别是初入学术之门的研究生来讲，选择某些发文量较大的半月刊投稿，或许更容易被接收。然而，上述半月刊中的部分期刊，在坊间的“口碑”似乎不佳，或是因刊文量过大而被质疑论文“较水”，或是笼罩在“中介”代发、版面费高昂的阴云里。那么，这些半月刊到底是真香，还是真坑呢？1.《求是》的前身是《红旗》杂志，创刊于1958年，由中国共产党中央委员会主办，是党中央机关刊，读者对象主要是党政军及企事业单位的各级领导干部、广大宣传思想理论工作者、教育工作者和全体党员。尽管《求是》杂志的作者群体有较高的门槛，但根据杂志社信息，《求是》的投稿通道是面向广大读者开放的。《求是》官方网站地址为：http://www.qstheory.cn2.《红旗文稿》是中共中央机关刊《求是》杂志宣传事业的重要组成部分，是党的宣传思想理论战线的重要阵地，由求是杂志社主办。中国知网数据显示：2018年，《红旗文稿》共刊载文献433篇（2019年数据暂缺）。《红旗文稿》现设有“文摘”“政治”“文化”“经济”“金沙滩”等栏目。《红旗文稿》官方网站地址为：http://www.qstheory.cn/hqwg，采用邮箱投稿。投稿邮箱：hqwg@qstheory.com编辑部联系电话：010-64037076/640373313.《学术前沿》定位于对重大现实和理论问题的学术分析，关注在中国改革发展实践中长期存在、触及根本、关乎全局的议题，特别是中央关心、民众关注，极富现实针对性，亟待给出对策、抓紧解决的问题，并以精确严整的学术范式，对这些重大、紧要的问题进行探讨，以求在规律层面进行把握；由人民论坛杂志社主办。中国知网数据显示：2019年，《学术前沿》共刊载文献554篇。《学术前沿》以"二十四个重大问题研究"的形式，每期对一个重大问题进行集中研究和阐析，此外，还设置“国家社科基金重大成果发布”“调查研究”“公共治理”“中国战略”“政党政治”“学术大视野”“政治评论”等栏目。《学术前沿》官方网站地址为：http://rmxs.chinajournal.net.cn/WKD/WebPublication/index.aspx?mid=rmxs，采用系统投稿。编辑部联系电话：010-653637454.《中国高等教育》创刊于1965年，当时刊名为《高教战线》，1982年复刊，1986年7月正式更为现名；始终坚持正确的舆论导向和学术导向，倡导“正视听、明学理”，关注高教重点、热点、难点问题，是高教领域理论探究和工作交流的高端平台；由中国教育报刊社主办。中国知网数据显示：2019年，《中国高等教育》共刊载文献581篇（含增刊）。《中国高等教育》现设有“高教纵横”“理论视野”“党建与思政”“域外视角”“专题研究”“高职高专”“创新创业”等栏目。《中国高等教育》官方网站地址为：http://www.jyb.cn/zggdjy，采用邮箱投稿。投稿邮箱：gdjy@email.com.cn编辑部联系电话：010-822966585.《教育发展研究》创刊于1980年，当时刊名为《上海高教研究丛刊》，1985年更名为《上海高教研究》，1999年正式更为现名；主要报道中国高等教育理论研究成果，探讨中国教育改革和发展问题，包括教育思想、教育规划、教育体制、教育与经济和社会的关系等内容；由上海市教育科学研究院、上海市高等教育学会主办。中国知网数据显示：2019年，《教育发展研究》共刊载文献431篇（含增刊）。《教育发展研究》现设有“决策参考”“摄影报道”“视点”“时评”“专题”“域外”等栏目。《教育发展研究》采用邮箱投稿。投稿邮箱：jyfz@263.net编辑部联系电话：021-64186212/64034596/640383426.《图书情报工作》创刊于1956年，是国家级大型图书馆学情报学两栖专业学术核心期刊，主要面向研究型图书情报机构，侧重于数字网络环境下的知识服务与图书情报工作转型发展，强调理论与实践结合，立足现实，面向未来，主要报道以图书馆学、情报学为核心的相关领域理论和实践的最新进展。由中国科学院文献情报中心主办。中国知网数据显示：2019年，《图书情报工作》共刊载文献588篇。《图书情报工作》现设有“情报研究”“工作研究”“理论研究”“知识组织”“海外观察”“综述述评”“专题”等栏目。2020年重点选题可参见：http://www.lis.ac.cn/CN/column/column81.shtml《图书情报工作》官方网站地址为：http://www.lis.ac.cn，采用系统投稿。编辑部联系电话：010-82623933/82626611-66147.《图书馆学研究》创刊于1979年，主要发表图书馆学、情报学、信息管理学等与信息管理与服务相关的理论与实践方面的学术研究论文，由吉林省图书馆主办。中国知网数据显示：2019年，《图书馆学研究》共刊载文献333篇。《图书馆学研究》现设有“基础理论（研究进展）”“专业教育”“图书馆管理”“数字化、网络化”“信息资源建设”“信息资源管理”“信息服务”“信息咨询”“读者工作”“著作权”“国外图书馆”等栏目。《图书馆学研究》官方网站地址为：http://www.jlplib.com.cn/tsgxyj，采用邮箱投稿。投稿邮箱：tsgxyj@163.com8.《中国出版》创刊于1978年，原名《出版工作》，内部发行。1987年1月起公开发行；1991年1月，改版并更为现名；定位为一本面向新闻出版行业，沟通管、产、学、研的机关刊物；由中国新闻出版传媒集团主办。中国知网数据显示：2019年，《中国出版》共刊载文献564篇。《中国出版》上半月侧重实用，下半月侧重理论。现设有“品书录”“学术园地”“版权之页”“学术经纬”“本期话题”“智媒时代”“业界动态”“焦点论坛”“出版史话”等栏目。《中国出版》官方网站地址为：https://zgcb.chinaxwcb.com/site-3/，采用邮箱投稿。投稿邮箱：zgcb@vip.sina.com编辑部联系电话：010-87622012/876220139.《统计与决策》创刊于1985年，立足统计前沿理论，探究统计新方法，推介决策理论与方法，崇尚数量实证研究，由湖北长江报刊传媒（集团）有限公司主办。中国知网数据显示：2019年，《统计与决策》共刊载文献1073篇。《统计与决策》现设有“统计观察”“经济实证”“财经纵横““理论新探”“决策参考”“方法应用”“企业管理”等栏目。《统计与决策》官方网站地址为：http://www.tjyjc.com/，通过系统或邮箱投稿均可。投稿邮箱：tjyjc@vip.163.com编辑部联系电话：027-87819590/8781209010.《科技进步与对策》创刊于1984年，以推动科技进步和促进科技与经济结合为己任，紧紧围绕“科技进步怎么样”和“科技进步怎么办”两大历史命题，致力于促进自然科学与哲学社会科学的交叉融合，由湖北省科技信息研究院主办。中国知网数据显示：2019年，《科技进步与对策》共刊载文献820篇。《科技进步与对策》现设有“科技管理创新”“区域科学发展”“产业技术进步““企业创新管理”“科技法制与政策”“评价与预见”“科学理性与科学方法”“知识科学与知识工程”“人才与教育”及“综述”等栏目。《科技进步与对策》官方网站地址为：http://www.kjjb.org，采用系统投稿。编辑部联系电话：027-8727706611.《历史教学》创刊于1951年1月，是新中国成立后创刊最早的历史学刊物，是最具权威性的历史教学类杂志之一，由历史教学社（天津）有限公司主办。中国知网数据显示：2019年，《历史教学》共刊载文献346篇。《历史教学》每月出版两期，其中：上半月刊为中学版，主要栏目有“教学研究”“高考研究”“教材研究”“教学设计”等栏目。下半月刊为高校版，主要栏目有“中国史研究”“世界史研究”“教学研究”“专稿”“中青年史学家访谈”“史苑新秀”等栏目。《历史教学》官方网站地址为：http://www.historyteaching.cn，采用邮箱投稿，其中：上半月刊（中学版）邮箱：zhengwen0408@126.com下半月刊（高校版）邮箱：xsb07@126.com编辑部联系电话：022-2333233012.《中国书法》创刊于1982年，坚持“书法至上、读者至上”的办刊理念，荟萃历代书法精品、关注书法文化现状、推动当代书法学术与创作健康发展，由中国书法家协会主办。中国知网数据显示：2019年，《中国书法》共刊载文献1171篇。《中国书法》现设有“经典”“学术”“创作”“人物”及“书法广角”等版块，每个版块下设若干栏目。《中国书法》采用邮箱投稿，其中：古代书法编辑部邮箱：zgsfza@163.com现代书法编辑部邮箱：zgsfxd@163.com编辑部联系电话：010-65389765（古代）、010-64911178（现代）来源：发表记

中国青年报客户端讯（中青报·中青网记者 魏其濛）日前，由华东师范大学教育学部、北京师范大学教育学部、全国教育科学规划领导小组办公室、光明日报教育研究中心共同举办的第六届“全国教育实证研究论坛”在华东师范大学举行。华东师范大学供图论坛主席、华东师大教育学部主任袁振国在致辞中回顾了全国教育实证研究论坛举办6年来推动实证研究从少到多、从数量增长向质量提升迈进的历程。他提出，要从更具有思想性和前瞻性、更具有理论概括能力、更多体现价值理念和追求、更多形成系统设计和整体布局的方向，加强教育实证研究。据介绍，本次论坛聚焦教育实证研究方法，设置了17场平行分论坛，分别由国内17所高水平教育学教学科研单位主持；42家教育学高水平期刊担任论坛学术支持单位，33家期刊派出代表参加了线下“期刊与作者面对面”主题沙龙。论坛同时组织开展了第四届教育实证研究优秀成果奖评选，选出了10篇优秀学术论文和10篇优秀学位论文。17场平行论坛上，共有287人次进行了主题报告。内容涉及教育的元分析技术与应用、量化方法反思与前瞻、质性方法反思与前瞻；教育研究的中介与调节效应、结构方程模型、面板数据分析、问卷设计与运用、随机实验设计、测量评价技术、图像视频分析、案例分析方法、扎根理论的运用、政策效果的评估；教育质性研究中的编码技术、理论贡献、访谈策略、田野调查等研究领域。据悉，本次论坛共收到会议论文投稿610篇，会议报名3937人，获邀线下参会人员800人。根据疫情防控常态化的要求，论坛首次采用线上线下融合的方式，约10万人次参加了线上讨论。来源：中国青年报客户端

孟丽　樊茵（中海油安全技术服务有限公司，天津　300457）摘要油气田开发项目风险复杂，项目决策的失误将严重影响项目目标的达成。通过开展项目风险评估模型研究，从环境、技术、相关方、项目特征、项目团队5个方面构建油气田开发项目风险指标体系，运用层次分析法和模糊综合评价建立数学模型，将专家定性评估转化为定量评估。选取某海上油气田建设项目进行实证研究，验证了模型在油气田开发项目中的实用性。关键词油气田开发；项目管理；风险评估模型；实证研究《项目管理技术》诚征2020年优质稿件投稿须知：点击这里在线投稿：点击这里邮箱投稿：pmtbjb@126.com觉得不错，点击右下角，“在看”资料来源：《项目管理技术》编辑：兔子 媒体合作：010-88379098声明：本文所用素材部分来源于网络，如涉及版权问题，请及时与我们联系。

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