首先，姚教授讲经济学中的不可能三角问题：

好问题
合适的方法
别人没有做过
很难有研究能够把这三个方面都照顾到，如果有优先级的话，姚教授建议是找到别人没有做过的好问题。

1. 论文写作三部曲

1.1 选题

1.1.1 不要做“游牧民族“的学问，要建立自己的研究领域

也就是说哪里有数据哪里有新奇点，就做什么研究。

其实这点我是深有体会，我第一篇文章就是某个老师说正好有个数据，可以做点什么，就是研究问题并不明确，只是有个数据。其实这样是很难发好文章的。

另外如果做了某个方向的研究，最好是深耕下去。而不是说写完这一篇就完了。这篇文章可以延伸出很多其他相关的问题，可以继续做下去。

姚老师也说了，在某个方向发表3-5篇可以算是这个领域的专家了，要建立自己的学术声誉。

1.1.2 问题导向的研究

追逐文献不是中国学者的比较优势
中国实践为中国经济学家提供了素材
研究问题应该满足两个条件
– 你的研究对改造或理解中国有什么贡献？
– 你的研究对经济学文献有什么贡献？

1.1.3 新的理论构想

抽象现实，发现新的benchmark理论
– 阿罗不可能定理
– 科斯定理
问题导向的研究
– 纯理论不是中国学者的优势所在
– 理论要有的放矢：解释现实中发现的现象
– 理论一定要有普适价值
研究文献
– 发现理论中不完备的地方
– 扩大视野，发现新的理论（多看看其他领域的文章）
– 还是要对现实有观察

1.1.4 解释一个谜或者意外

从现有理论出发，逻辑上无法找到答案的经验发现
和现有理论预测相左的经验事实

1.1.5 应用现有理论解释现象

检验现有理论

前任没有检验过的理论
新的数据
新的计量方法

1.1.6 不好的选题

修改别人模型的假设
生套理论模型
稻草理论：
为了研究中国而研究中国
没有多少政策含义的经验研究

1.1.7 总结

要学会联想：

从现实到理论，从理论到现实，构建一个经济学问题
从别人的文章中产生联想
跟随一个领域的发展

1.2 经验研究

好的数据
– 微观调查数据：CFPS, CHARLES, CHIPS, CHNS
– 自己收集数据：收集数据比较麻烦，但是以后靠这个数据可以做好几篇
经验研究也要讲一个故事
– 必须是一个好的经济学问题
– 必须用图表把数据看一遍，主要因果关系必须在平均意义上显著
– 用回归讲故事
– 做一万个回归，挑选是个来讲一个逻辑自洽的故事

其中回归分为

简化式估计：回归式之间没有内在关系
– 优点：简单直接，看平均意义上的效果；对数据要求不是很高
– 缺点：容易产生内生性问题；无法研究复杂的机制
结构式估计：多条有内在关系的回归式
– 优点：可以用来探讨较为复杂的机制
– 缺点：对数据的要求较高
结构化估计：用模型来做估计
– 优点：解决内生性问题，可以用来做反事实检验；对数据的要求较低
– 缺点：容易掉入“套套逻辑“，结论高度依赖于模型的设置

如何解决内生性问题？

使用但不迷信工具变量
– rule of the thumb：一个合格的工具变量必须和处理的内生变量高度相关，同时又对因变量没有直接作用
多从其他方面想办法
– 做无数回归
– 如果有面板数据，就“打时间差“
– 断点回归
– 利用自然实验或拟自然实验

总之，在做经验研究的时候，总是想象一个审稿人就坐在你对面，追问你各种各样的问题，并且想法设法利用计量结果回答他

1.3 写作

模仿范文：找到同领域的好文章，模仿他的写作框架和技巧。（写好自己的定位，写好自己的故事）
几个关键
– 说清楚文章在文献中的定位
– 说清楚自己的故事
– 详细说明数据来源
– 不要逃避，直面你的假设和数据局限，承认他们，但认真为自己辩护
– 条理清晰，不要只写给自己看，而是时刻想着是写给读者看
– 行文做到有血有肉，重要的等式需要直观的经济学解释

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