经济学实证研究中的个常见误区
经济学理论研究走入的误区
经济学理论研究的误区我们没有大型食肉类动物的尖牙利爪，没有食腐类动物强悍的免疫系统，也没有食草类动物发达的消化系统，更没有一双自由翱翔的翅膀。
但是，无法否认的是人类是目前为止地球上出现过的最成功的生物之一。
我们不仅适应了我们生存的环境，甚至在改变着环境。
如果我说人类和其它动物一样没有本质的区别——都是为了更好的生存和发展，一定会遭受无数人的反对。
可是我们的行为告诉我们，本质上我们并未表现出对动物的优越性。
人类的战争是为了争夺生产的空间，我们的生产、劳动是为了创造生存的环境，我们的繁衍生殖行为是为了种族的延续，甚至我们引以为豪的复杂的思维模式也是为生存服务。
种种迹象表明，人类并未摆脱动物性，也是这不可分割的自然有机体的一部分。
人类和其它物种一样，也在受自然规律的约束，在进化的道路上一步一步的前进。
而我们最强有力的武器便是我们的大脑。
大脑——人类智慧的集成器，我们通过它认识世界和改造世界。
也正是由于我们智慧让我们显得如此特别，表现出对其它物种的差异性，甚至赋予了生存更为广阔的意义——不仅仅是为了活着。
人类的进化过程也与其它物种不同，我们受到我们的道德标准、社会制度以及自然规律的双重约束。
也就是说不仅大自然对我们进行着选择，而且我们自己也对自己进行着选择，而这一切都与我们的认识水平分不开。
随着人类认知水平的提高，我们越来越清楚的认识到人和自然协调发展的重要性，也越来越清楚的认识到我们“动物性”的一面。
造物主没有给予我们灵敏的五种感官，却给予了我们一个发达的大脑，让我们有机会发展出第六感、第七感，以及接下来的无数种可能。
人类的进化也体现在我们的认识水平上，因此人类的进化可以认为是一场思想的革命。
人类的进化通过我们的行为以及行为方式来表现，不仅仅是指我们能够做什么？而且还关乎怎么做？以及采取何种组织模式做？我们能够做什么体现了我们的自然科学发展水平，而我们怎么做和以何种组织模式做体现了我们的社会科学发展水平。
产业经济学研究的十一个误区讲解
•
当然，中国现实经济的某些所谓“自然垄断”
并不是竞争的“自然”结果，而是计划经济思维的
“自然延续”。但要说明的是，这些产业并没有
“照搬”西方国家的自然垄断理论和政策，而是
“有意地曲解”自然垄断理论。产业经济学者不应
对此开出“头痛医脚”的药方。
五、为什么产业经济学不研究 “产业结构”或“合理标准”？
数国家在经济高速增长阶段出现的一种非效率的市场结构，
是微观主体理性竞争行为导致的个理理性与集体理性相矛盾 的一种市场结构，是由于种种外部因素制约了竞争的自由， 使竞争不能发挥其优胜劣汰的作用，导致大量亏损企业长期 滞留而不能退出该产业的非均衡情况。这一定义有几点需要 商榷。一是“少数国家”和“经济高速增长阶段”的说法有
例证：日本曾是“产业政策”的发祥地。但目前，竞争政策日益发挥更
大作用，产业政策逐步退出经济舞台。据日本明治大学高桥岩和（2004）教 授的研究，日本政府的产业政策在某些产业，如汽车制造和电子产业，取得 了一定的成功，但在农业、流通业和建筑业都是失败的。如果处理得当，在 技术研发、国际贸易、教育和中小企业发展等方面，产业政策可望对竞争政 策起到一定的辅助作用。
一、“工业化”是产业经济学的研究内容吗？
工业化（人口结构变化、产业结构、城乡结构变化 等）是发展经济学（或经济发展问题）的主要内容， 但不是产业经济学的主要研究内容。国内在计划经济 条件下形成的“工业经济学”是特定历史时期的特殊 产物，其内容体系是造成误解的历史原因。
英文中的Industralization既可译成“工业化”， 亦或译成“产业化”，这也许也是形成误解的原因之 一。与“产业化”概念相关的“农业产业化”、“教 育产业化”也都是不大规范的提法。 例证：标准的《经济学文献分类》非常清楚地将“工 业化”列入发展经济学领域。“工业化”虽然是经济 学的重要研究内容，但放在不适当的研究框架下，就 会名不正而言不顺。
经济实证研究需要摆脱的误区_以几篇论文的缺陷为例
１ 问题的提出
近些年来， 定量分析方法在经济管理研究中越来 越受到重视， 同时得益于统计分析和计量经济软件在 教 学 、科 研 领 域 的 广 泛 应 用 ， 采 用 实 证 方 法 开 展 研 究 蔚然成风， 产生出许多有价值的研究成果。但是， 也不 能不注意到， 一些研究所采用的方法在科学性上还存 在明显缺陷， 这直接影响到其结果的可信程度和结论 的说服力。
９２４．７ ５７６．７
２５．１ ５５１．６ ３３８．６ １６８．１
３５．５ １３２．６ ４１９．０
表 １ 中关于其他国家在华附属机构对美的顺差估 算过程， 见表 ２。
上述估算的结果是 ２００３ 年中国对美货物贸易顺 差只有 １１８．７ 亿美元， 相当于中国海关统计的跨境贸 易差额 ５８６．１ 的 ２０．２％。这一调整幅度是惊人的。
服 务 贸 易 涵 盖 过 境 交 付 、境 外 消 费 、商 业 存 在 和 自 然
人流动等四种交易方式， 这就使得研究服务贸易与经
济 增 长 关 系 远 比 货 物 贸 易 复 杂 ”。 这 说 明 作 者 意 识 到
对服务贸易的研究应该按 ＷＴＯ 的四种交易方式或迪
尔多夫三种情况覆盖。但其实际引用的数据 却是“从
近年来大力提倡学科交叉， 有的学者从相关学科 领域介入统计课题， 或者其课题需要使用统计方法和 知识， 这里就产生统计学科术语的使用问题。本来对 一概念的表述， 业已存在通用的名词， 凡进入此领域 的学人只须“入乡随俗”， 拿来使用就可以了。名词、术 语使用不当， 轻则者会使读者费解， 重则造成表述混 乱以至论证偏误。尤其是借鉴外国研究方法和成果， 如何用于中国问题的分析， 就更应引起注意。
《经济学的思维方式》：十个思维误区，不懂经济的你可能就有
《经济学的思维方式》：十个思维误区，不懂经济的你可能就有从前村里有个砍柴人，每天上山砍柴。
砍得的柴火虽然不多，却也够用。
日子若是这样过下去便罢了，偏偏城里发生了翻天覆地的变化，城里人来到村里，装上煤气和电。
自此，砍柴人不用砍柴了，但作为报答，要提供上好的木材给城里人，用于制作家具。
于是，砍柴人默许城里人带着机器来这里砍伐树木。
没过多久，树木都被砍完了，砍柴人看着空空如也的村子，心里觉着空落落的，却不知道自己做错了什么。
他不知道有个词叫机会成本，为了得到某些东西而所要放弃的另一些东西的最大价值，为了小小的煤气和电，他放弃的是整片森林。
他原以为自己享受到了城里的新玩意儿，却付出了昂贵的代价。
不懂经济的他，就这样一次性廉价卖掉了自己的森林。
你是这样的砍柴人嘛？不懂经济，交了智商税？你可能会说，自己也想学点，可是经济很难懂，看到那些图表我就一个头两个大了。
没关系，这本《经济学的思维方式》举了很多生活中的例子，通俗易懂。
在一个个鲜活的例子中，你会不自觉地习得经济学思维方式。
以后在生活中少交智商税。
经济学的思维方式本书作者为美国芝加哥学派著名经济学家、自由主义大师托马斯·索维尔，曾在康奈尔大学等名校讲述经济学课程，他的语言通俗易懂，讲课也是深入浅出。
《经济学的思维方式》这本书可以说是他的另一份教案，书中举了大量贴近生活的案例，让每一个读者都能够吸收书中的知识。
我们老被收割智商税，一个很重要的原因是不懂经济学之前，我们有十个思维误区。
1、稀缺和短缺是两码事“稀缺”是“缺”，“短缺”也是“缺”，我们会错误地认为两者是一回事，其实不然。
经济学中的供求机制告诉我们，市场提供的商品数量少于我们需要买的商品数量，我们买不到，就会出现短缺，价格也会随之升高，让一些人买不起，需求下降，供给和需求又恢复平衡。
而稀缺是商品比人口少引起的，短缺是暂时的，价格一升就能解决，但稀缺我们无能为力，像石油这种稀缺资源，开采完就没有了。
经济学实证研究中的40个常见误区
• 先仔细描述数据，再跑回归。将数据印在脑子里 去，最重要的信息写在文章当中去。
误区9：不描述数据
• 如何描述？
• • • • • • • Summary x summary x, detail. bysort year: sum x tabstat x, by(year) codebook x corr x y twoway
Idea & Taste的五大来源
• 理论 • 现实 • 文献 • 数据 • 识别
误区1：不学理论
• 三高过后，长舒一口气！ • 为什么理论重要？
• Taste：理论的高度决定实证的高度
• 例：新农保对居民消费的影响 • 例：省管县改革对经济增长的影响
• Mechanism：讲清楚机制，需要理论 • Publication：同时有理论和实证的论文好发
误区9：不描述数据
• 为什么要描述数据？例：省管县
• a发现潜在的错误、极端值 • b发现变量缺失值 • c最重要：知道x和y的variation来自哪里？---知道内 生性、外生性-----启发identification strategy • d配合background • e告诉读者数据处理过程，如何获得回归所用样本
误区15：不重视识别
•“What are the three most important things for empirical work? Identification, Identification, Identification.”——John H. Cochrane (2005) • 识别的核心是：解决内生性问题。 • 识别好，发得好。 • 即使解决不完美，也应承认自己的x有内生性问 题，不要遮遮掩掩。（IV也如此） • 选题之初，就应考虑如何解决内生性问题。
实证会计研究中的几个问题
实证会计研究中的几种问题摘 要:实证会计研究在中国已有了某些故意义的研究成果,同步也存在某些问题需要探讨，对这些问题的讨论将有助于我们对实证会计研究的理解和研究水平的提高,如下仅是我们所思考的问题和某些建议，但愿对研究者有所协助。
核心词:实证：财务学理论:证券市场ﻪﻭ近年来的实证会计研究给中国会计学界带来了—股新鲜空气,它对中国会计学的发展意义不可低估。
目前,中国的实证会计研究已经获得了不小的进步。
一、实证会计研究中的基本问题ﻪ1.实证会计研究的本质。
一种被普遍接受的观点是.规范会计研究所回答的是“应当是什么”的问题,实证会计研究所回答的是“实际是什么”的问题，实证会计研究的目的是解释和预测会计实务，规范会计研究的目的在于规范会计实务。
一种简朴的类比是，如果你过一条河，实证会计研究告诉你的是此前人们是摆渡过去的,而规范会计研究告诉你的是应当从桥梁上过去还是摆渡过去。
从这个意义上讲,实证会计研究更注重科学性，规范会计研究更注重哲学性。
ﻪ2．开展实证会计研究的因素。
实证会计研究在美国得到了空前的发展,瓦茨和齐默尔曼觉得重要是需求推动的,这种需求重要来自三个方面：（１)信息需求，公司的许多利益有关者都需要做出与会计报告有关的决策，为了维护自身的利益，她们需要理解有关的实证会计研究成果：中国的状况却有所不同,对实证会计研究成果的需求没有美国那么强烈。
在信息需求方面，中国的投资者和证券市场的现状决定了她们对会计信息自身就不够注重,更不用说是运用会计信息而得到的研究成果了；在教学需求方面，采用了实证会计研究成果教学的院校和教师还只是很少数。
3.对实证会计研究的态度。
虽然实证会计研究已经获得了某些成果,从事这项研究的学者也越来越多,但人们仍然不断地间:实证会计研究究竟有无用?我们猜想她们所关怀的是实证会计研究对中国的会计理论和实务有无奉献。
回答是肯定的,只是奉献的形式有所不同。
有些实证成果对理论和实务是有直接奉献的，但大多数实证成果不能直接作用于理论或实务，而只是有间接的奉献。
经济学实证研究中常见的40个误区你掌握了可以发AER
经济学实证研究中常见的40个误区你掌握了可以发AER经济学实证研究中常见的40个误区近年来，经济学实证研究在解决社会经济问题中发挥着日益重要的作用。
然而，在进行研究的过程中，经济学家们可能会陷入一些常见的误区，导致研究结果的准确性和可靠性受到影响。
本文将介绍经济学实证研究中常见的40个误区，希望能够引起研究者的重视，并提供一些改进的方法。
第一、样本选择偏误（Sample Selection Bias）样本选择偏误是指在研究中的样本选择过程中，由于某些原因导致样本与总体之间存在系统性的差异，从而使得研究结果产生偏误。
为避免样本选择偏误，研究者需要在样本选择过程中尽可能地随机选择样本。
第二、回归截距偏误（Regression Intercept Bias）回归截距偏误是指在进行回归分析时，由于观测变量存在某种特殊的统计性质，导致回归方程的截距估计值与真实值存在偏离。
为避免回归截距偏误，研究者应该仔细选择合适的控制变量，并对回归方程进行修正。
第三、自我选择偏误（Self-Selection Bias）自我选择偏误是指在研究中，个体根据自身的特点或偏好自主选择参与或退出的一种偏误。
为避免自我选择偏误，研究者可以采用实验设计等方法，尽可能地减少自主选择的影响。
第四、内生性问题（Endogeneity Problem）内生性问题是指研究中的解释变量与被解释变量之间存在相互影响，从而导致回归分析结果出现偏误。
为解决内生性问题，研究者可以使用工具变量或进行双重差分等方法来进行估计。
第五、冲击持续性误解（Misunderstanding Persistence of Shocks）冲击持续性误解是指研究者在分析冲击对经济变量的影响时，错误地将冲击持续性与冲击大小混淆。
为避免冲击持续性误解，研究者应该对冲击进行正确度量，并考虑其对经济变量的长期影响。
第六、遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias）遗漏变量偏误是指在回归分析中，由于故意或者疏忽排除了与解释变量和被解释变量相关的某个变量，导致回归结果产生偏误。
关于实证研究的一些问题
关于实证会计研究的一些思考葛家澍 占美松(厦门大学会计系,厦门 361005)【摘要】目前国内外实证会计研究繁荣至极，有研究必实证、非实证不是研究的兆头，规范研究被忽略或者被放在次要的地位。
然而实证会计研究本身就有不少无法克服的不足，并且研究者在研究时出现了不少问题；而中国由于各种原因，实证会计研究存在的问题更多。
本文试图对此进行了剖析，并提出了一些建议和展望。
【关键词】实证研究 规范研究 会计前言自1968年美国的会计学家鲍尔（Ball）和布朗(Brown)打响会计革命的第一枪后，在美国实证会计研究（Empirical Accounting Research或Positive Accounting Research）如雨后春笋般发展和繁荣起来，至1986年，以瓦茨（Watts）和齐默尔曼（Zimmerman）的《实证会计理论》一书的出版为标志，美国实证会计研究正式形成，到目前，实证会计研究在美国完全成熟，受其影响，西方其他资本主义国家的实证会计研究也得到了极大的发展。
相对规范会计研究(Normative Accounting Research)，实证会计研究受美国上世纪六十年代的“现实主义”影响，以“存在就是合理的”为理念，在研究方法上另辟蹊径，他们先提出许多与规范会计理论完全不同的假设，然后用数据加以证实，强调以事实说话，形成了许多令人耳目一新的“会计理论集”，以指导会计行为和实践，这大大丰富了会计研究方法。
我国自1990年和1991在上海和深圳先后成立了股票交易所之后，资本市场体系逐渐建立和完善，这为我国实证会计研究的出现和发展提供了条件，我国实证会计研究自上世纪九十年代中期开始出现并呈现热潮，目前有愈演愈烈的趋势，并有非实证不是研究，研究必实证的兆头。
然而实证研究再先进，也不能解决所有问题，规范研究再有种种不足，也有许多可取之处，科学的繁荣是以各种观点都存在，各种学术流派、各种研究方法同时进步为特征的，其共存的目标是取长补短，相互促进，因此我们在大力发展实证研究的同时，应加大规范研究的投入。
经济学存在争议的知识
经济学存在争议的知识1.引言1.1 概述经济学作为社会科学的一个重要分支，旨在研究资源的分配、生产、消费以及与经济活动相关的各个方面。
然而，与其他科学领域一样，经济学中存在许多争议的知识点，这些争议涉及理论、方法和政策等方面。
在经济学中的知识争议，一方面反映了这门学科的复杂性和多样性，另一方面也促进了学科的不断发展和进步。
争议的存在使得经济学家们能够对不同的观点和理论进行深入讨论和探索，从而推动了经济学的研究和实践水平的不断提高。
在这篇文章中，我们将探讨一些存在争议的经济学知识点。
这些争议可能涉及经济增长理论中的不同观点，货币政策对经济的影响，市场机制的有效性等等。
我们将尝试从不同的角度和观点来分析和评价这些争议，以期促进对经济学知识的更深入的理解和思考。
通过对这些争议知识点的研究，我们将更加全面地了解经济学的发展和现状。
同时，也有助于我们对当前世界经济形势和经济政策的分析和判断。
通过对争议知识点的深入研究，我们可以拓宽视野，提高经济学的应用能力，并促进经济学的不断进步和发展。
在接下来的章节中，我们将详细探讨一些具有争议性的经济学知识点。
通过对这些知识点的分析和讨论，我们希望能够更好地把握和理解经济学的本质和现实应用。
最后，我们将总结这些争议知识点，并展望未来对经济学研究和实践的发展方向。
1.2文章结构文章结构的确定是非常重要的，它可以帮助读者更好地理解文章的内容和逻辑。
在本文中，我们将按照以下结构进行撰写：2. 正文2.1 争议知识点一2.2 争议知识点二在正文部分，我们将详细讨论经济学中存在争议的知识点。
通过分析这些争议，我们可以更全面地了解经济学的复杂性和发展。
在每个争议知识点中，我们将提供不同观点的介绍和分析，以便读者能够全面了解争议的本质。
在争议知识点一中，我们将探讨一个具有争议性的经济学观点或概念。
我们将介绍不同学者和经济学派别对这个观点的态度和解释，并分析他们的论据和证据。
通过深入研究这个争议，我们希望读者能够更好地理解对该知识点的不同看法。
经济研究中数学方法使用的误区分析
经济研究中数学方法使用的误区分析在现代经济研究过程中，数学方法的运用越来越多。
毋庸置疑，数学能为经济学提供特有的、严密的方法，然而，是否所有的经济研究都可以使用数学方法来解决，答案不言而喻。
本文就经济研究中应用数学方法存在的误区加以分析，并提出一些相应的对策。
一、经济研究中应用数学方法存在的误区1．数学方法运用范围过于泛滥。
数学运用的界域是可以量化的事物，经济研究的视野是人类一切经济活动和社会关系。
并非所有的经济活动和经济关系都是可以量化的，尤其是社会经济关系，它受到制度的、道德的、文化的、历史的诸多社会因素的影响，这些因素大部分是无法量化的。
如果硬是将不可量化的因素用数学公式将它们的关系表达出来，其结果必然产生误差，也无法运用数量的计算去考证其对错。
尽管数学也是反映人的思维的一种语言，但并非所有的科学都能转化为数学的语言。
像物理学、化学、生物学这些与数学紧密关联的学科也是如此，有些问题即使将其转化为数学关系式，也不一定具有可解性。
盲目地运用数学方法去求解经济问题，很容易使经济学陷入热衷于复杂的数学计算，数学模型的探寻，拘泥于微观经济体的研究，而对涉及宏观经济体制变革及社会关系调整等全局性的问题有所轻视和忽略。
其结果必然导致经济学逐步地与每日生活的丰富性、复杂性和非理性相脱离。
2．数学模型约束条件的取舍过于随意。
几乎所有的理论都是在设定若干前提和假设条件的基础上确立的。
数学方法逻辑严密性和计算准确性的性质决定了任何一个数学模型都要受到若干条件的约束，只有假定这些条件满足，该数学模型才能成立。
方程越复杂所受的约束条件越多。
现在一些经济学家建立数学模型对于约束条件，一是根本不去考虑，二是过于简化，三是约束条件的确定十分随意，仅从模型本身的需要出发而不考虑是否符合客观实际要求。
如此建立起来的数学模型起不到对经济现象量化模拟和对经济理论抽象概括的作用，相反，容易引起理论的混乱和实际操作的重大失误。
3．数学方法应用的目的不很明确。
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误区8：不熟悉数据库
• 没有变量，巧妇难为无米之炊。没有变量，你甚 至想不到idea。
• 花时间读问卷、了解数据库里有哪些变量、了解 统计年鉴
• 吃透数据库、不要打一枪换一个地方 • 青年同学们可以参加一两次调查。可以将所有家
户问卷对着自己问一遍。
• 我自己参加过北京大学CHARLS调查。
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误区9：不描述数据
• 先仔细描述数据，再跑回归。将数据印在脑子里 去，最重要的信息写在文章当中去。
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Idea & Taste的四大来源
• 现实 • 理论 • 文献 • 数据 • 识别
8
误区1：不学理论
• 三高过后，长舒一口气！ • 为什么理论重要？
• Taste：理论的高度决定实证的高度
• 例：新农保对居民消费的影响 • 例：省管县改革对经济增长的影响
• Mechanism：讲清楚机制，需要理论 • Publication：同时有理论和实证的论文好发，
11
怎样学理论？
• 学好教科书（不一定是学术模型 ） • 熟练掌握领域内的经典理论 • 泛读领域内前沿理论文献 • 计量经济学理论也很重要！
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误区2：取法于下
• 不要读太多D类杂志。不然Taste变差、对计量要 求也变低、甚至写作也变差
• 古人云，“取法于上，仅得为中；取法于中，故 为其下；取法于下，则无所得矣”。
• 我们的幸运
• 大国 • 大数据的时代
•
例外：Acemoglu, AER, The Comparative Development,
C只o有lon6i3a个l O观rig测ins值o！f
• 这很运气。稍微碰一下，显著性就没了。
20
误区6：样本不够长
• 面板数据的样本要尽量长 • 长了才能体现出效果 • 例：省管县改革2004年，只用2002-2005年数据
• 期刊list
13
误区3：“广” 与“专” 的关 系没处理好
• Development economics
• 宏观、劳动、制度、政治、区域/城市、产业、公共、 经济史
• 一个对话引起的讨论 • 普通人精力有限，不是Daron Acemoglu • 广泛训练、专业研究
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误区4：操之过急
• 想到idea，要多思考一段时间
ˆ1 ~ N (1,
（xi
2
-x）2 )
的标准误如下
Sˆ1
ei2 /(n-2）) （xi -x）2
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数大便是美
• 徐志摩《志摩日记二则》
数大便是美。 碧绿的山坡前几千只绵羊，挨成一片的雪绒，是美； 一天的繁星，千万只闪亮的神眼，从无极的蓝空中下窥大地，是美； 泰山顶上的云海，巨万的云峰在晨光里静定着，是美； 大海万顷的波浪，戴著各式的白帽，在日光里动荡着，是美； 爱尔兰附近的那个羽毛岛上栖息着几千万的飞禽，夕阳西沉时只见 一个羽化的大空，只是万鸟齐鸣的大声，是美……
• 为什么要描述数据？例：省管县
• a发现潜在的错误、极端值 • b发现变量缺失值 • c最重要：知道x和y的variation来自哪里？---知道内
生性、外生性-----启发identification strategy • d展示x和y的相关性，配合图。 • e配合background • f告诉读者数据处理过程，如何获得回归所用样本
大家好
1
踩雷了！
经济学实证研究的40个常见误区
马光荣
中国人民大学财政金融学院
2
40个误区
• 我：
初学时、投稿时踩雷
• 作为审稿人：见过别人踩雷
• 作为老师： 见过学生踩雷
3
实证研究的六个步骤，共40个误区
• Idea ： 4 • Data ：5 • Identification：19 • Stata ：4 • Writing：5 • Submission：3
• 科研考核制度 • 每个研究者电脑里都有一长串to do list，有很多半成
品
• 思考时间足够长后，再去读文献
• 某一线女演员：停工一年，只因没有好剧本 ➢“我宁可他们暂时把我忘了，我也不愿意他 们看着一个烂戏想起我来”
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食材：数据的五个误区
• 误区5：样本不够大 • 误区6：样本不够长 • 误区7：用国外数据 • 误区8：不熟悉数据库 • 误区9：不描述数据
结构式估计
• 成为理论与实证俱佳的人才，很难！
9
实证研究的核心使命是什么？
• 检验理论是否成立 • 如果不成立，是因为什么假设条件？ • 多种理论同时存在，哪一个成立？ • 激发新的理论
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实证是灰色的，唯有理论之树长青。
• 理论物理 VS 实验物理 • 杨振宁、李振道 宇称不守恒 &吴健雄 “吴健雄细心爱护与训练电子，要把电子训练得 好，晶体里面没杂质，才能从它们的行为中得到 数据，告诉你现实的世界是怎么回事”
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误区7：慎用国外数据
• 你不了解国外的月亮，熟悉制度背景是很难的， 遑论找到exogeneous shock
• 当然，国外文献还是要读，是要有比较的眼光
• 美国著名政治学家和社会学家李普塞特“只懂得一个 国家的人，他实际上什么国家都不懂”
• 欧美的发展经济学家
• 例外：金融学，要用美国数据。
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4
治学问若烹小鲜
5
治学问若烹小鲜
• 菜谱：Idea & Taste • 食材：Data • 锅： Stata & Computer • 火候：Identification • 装盘：Writing • 上菜：Submission
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菜谱：idea 的四个误区
• 误区1：不学理论 • 误区2：取法于下 • 误区3：“广” 与“专” 的关系没处理好 • 误区4：操之过急
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误区5：样本不够大
• 很多同学用分省数据、时序数据。 • 为什么样本大了好？
• a大数定律
• 样本不够大，发现不了规律。即使碰巧发现了规律， standard error会大，导致统计显著性不过关。
• b微观数据，可以把机制做清楚Байду номын сангаас• c有足够多的花样做异质性 • d没有功劳，也有苦劳
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变量的显著性检验
数大便是美。 数大了似乎按照著一种自然规律，自然也会有一种特别的排列，一 种特别的节奏，一种特殊的式样，激动我们审美的本能，激发我们审 美的情绪。
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误区5：样本不够大
•
如果你的研究问题有更细的数据，就不要用粗的数 据。分省VS分市VS微观
• 例：金融发展对经济增长的影响
• 例：新农保对消费的影响