全文轉(zhuǎn)載自：人大經(jīng)濟(jì)論壇 作者 zera

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計(jì)量論文寫(xiě)作和發(fā)表的黑客教程1：計(jì)量速成法——讓初學(xué)者瞬間開(kāi)竅

• 計(jì)量論文寫(xiě)作和發(fā)表的黑客教程1：計(jì)量速成法——讓初學(xué)者瞬間開(kāi)竅by Zera

本文的緣起：
當(dāng)初一個(gè)舍友來(lái)自西部地區(qū)嫁乘，從沒(méi)學(xué)過(guò)計(jì)量（OLS都沒(méi)學(xué)過(guò)）叙凡。但畢業(yè)論文老板要求用數(shù)據(jù)說(shuō)話，發(fā)愁吧寺。我于心不忍，告訴她：我每天晚上自習(xí)回來(lái)，睡覺(jué)前花10分鐘給你講解一下STATA的操作和出來(lái)的各項(xiàng)結(jié)果意義辩撑。第一天，我講了OLS仿耽。畫(huà)了一張散點(diǎn)圖和一根直線合冀，用了1分鐘就讓她完全理解了OLS的精髓，這是用來(lái)干啥的项贺。后面9分鐘講解了STATA的操作和OLS的各種變種君躺。結(jié)果只一個(gè)星期，講完五種方法（下面會(huì)介紹）开缎，她信心大增棕叫。后來(lái)一下子發(fā)了好幾篇CSSCI，計(jì)量做的天花亂墜奕删，讓人誤以為是一個(gè)大師俺泣。畢業(yè)論文也順利通過(guò)。她說(shuō)我的方法是當(dāng)今世界上最快的計(jì)量速成法完残。她說(shuō)伏钠，以后有時(shí)間要好好看看計(jì)量書(shū)，打打基礎(chǔ)谨设。我推薦她讀伍德里奇的那本現(xiàn)代觀點(diǎn)熟掂。但她論文發(fā)表了好多篇，至今還沒(méi)看那本書(shū)扎拣。問(wèn)其原因：“看了一下OLS赴肚，跟你講的沒(méi)啥區(qū)別，就是多了些推導(dǎo)二蓝。那些推導(dǎo)看不看都不影響我用軟件∽鹨希現(xiàn)在沒(méi)空看，先發(fā)論文再說(shuō)侣夷『崤螅”

我笑其太浮躁。但后來(lái)想想百拓，這種學(xué)習(xí)方法不一定適合所有人琴锭，但或許適合一部分人群晰甚。因此有必要寫(xiě)出來(lái)讓這部分人群都有所收獲，不會(huì)因?yàn)榘l(fā)不了CSSCI而擔(dān)憂决帖，不會(huì)因?yàn)楫厴I(yè)論文不會(huì)做計(jì)量而擔(dān)憂厕九。因此有了本文。你是不是屬于這樣的人群地回？請(qǐng)看下面：

本文的目標(biāo)人群：

1扁远、不懂計(jì)量的人；

2刻像、想學(xué)計(jì)量卻苦于缺乏時(shí)間的人畅买；

3、想學(xué)計(jì)量卻看不懂细睡、推導(dǎo)不了那些恐怖矩陣的人谷羞，也就是不想看推導(dǎo)過(guò)程，也想發(fā)論文的人溜徙。

4湃缎、不想看計(jì)量書(shū)，卻想寫(xiě)計(jì)量論文蠢壹，發(fā)幾篇CSSCI嗓违，盡快畢業(yè)的人。

5图贸、所有想速成的人蹂季。

但是目標(biāo)人群一定要能看懂STATA軟件操作手冊(cè)的人（或者其他軟件操作手冊(cè)）。如果你不認(rèn)得手冊(cè)上的字求妹，不要來(lái)告訴我。我也不認(rèn)得佳窑。如果你能找到一個(gè)懂STATA制恍、EVIEWS的人給你講解一下，那么你看不懂手冊(cè)也無(wú)所謂神凑。

本文的目標(biāo)：不看計(jì)量推導(dǎo)净神、不看計(jì)量書(shū)籍就能發(fā)計(jì)量論文，而且是大規(guī)模批量生產(chǎn)計(jì)量論文溉委，甚至是發(fā)經(jīng)濟(jì)研究和管理世界鹃唯。

目標(biāo)能否實(shí)現(xiàn)：取決于你能否掌握本黑客教程的內(nèi)容，能否閱讀軟件手冊(cè)瓣喊。

申明：不是教你如何抄襲作弊坡慌，而是教你寫(xiě)計(jì)量論文的方法和捷徑。

目錄

一藻三、計(jì)量論文的兩大要點(diǎn)是什么洪橘？

二跪者、如何判斷計(jì)量論文的水平高低？

三熄求、做計(jì)量的“大殺器”有哪些渣玲？

四、瞎倒騰計(jì)量的秘訣

五弟晚、大規(guī)模發(fā)CSSCI的建議

一忘衍、計(jì)量論文的兩大要點(diǎn)是什么？

1卿城、計(jì)量模型的建立（就是那個(gè)方程枚钓，表達(dá)什么經(jīng)濟(jì)含義要知道）；

2藻雪、模型中的系數(shù)如何估計(jì)出來(lái)（關(guān)鍵在于估計(jì)方法的選擇）秘噪。

第1個(gè)要點(diǎn)涉及你論文主題。你一般要想用數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)撤N經(jīng)濟(jì)關(guān)系勉耀，根據(jù)這種經(jīng)濟(jì)關(guān)系來(lái)建立計(jì)量模型指煎。如果你不知道要檢驗(yàn)什么經(jīng)濟(jì)關(guān)系，那我勸你就此打住便斥。你發(fā)不了經(jīng)濟(jì)研究了至壤。

第2個(gè)要點(diǎn)。千萬(wàn)種方法的出現(xiàn)枢纠，目的都是要把那個(gè)系數(shù)給估計(jì)出來(lái)像街。不同估計(jì)方法的估計(jì)效果好壞，就是根據(jù)各種統(tǒng)計(jì)量來(lái)判斷晋渺。如果能選擇一種最合適你數(shù)據(jù)的估計(jì)方法镰绎，那么這論文基本就成了。

二木西、如何判斷計(jì)量論文的水平高低畴栖？

掌握了上面兩個(gè)要點(diǎn)，只是說(shuō)你能寫(xiě)出一篇計(jì)量論文八千，并不是說(shuō)能寫(xiě)出一篇高水平的論文吗讶。水平的高低在于你處理這兩個(gè)要點(diǎn)時(shí)水平的高低。下面仔細(xì)講解恋捆。

如果只是為了寫(xiě)計(jì)量論文照皆，只需要“知其然”即可。沒(méi)有人會(huì)因?yàn)椴粫?huì)推導(dǎo)OLS估計(jì)量而對(duì)軟件里面出來(lái)的結(jié)果不知所措沸停。這條途徑膜毁，最快捷的走法是找一個(gè)懂的人，把結(jié)果里面的各種東西所表示的意思給你講一遍，每個(gè)東西要注意什么爽茴≡岬剩基本就可以了。在一般的CSSCI上發(fā)表論文沒(méi)有什么問(wèn)題室奏。如果找不到人火焰，就看STATA的手冊(cè)，里面的例子會(huì)講解每個(gè)指標(biāo)參數(shù)統(tǒng)計(jì)量的含義胧沫。這樣慢一點(diǎn)昌简，但效果很好，而且也能成為STATA專家绒怨。STATA手冊(cè)比高級(jí)計(jì)量教材看起來(lái)輕松多了纯赎，就是告訴你怎么操作軟件，然后得到什么結(jié)果的南蹂。

計(jì)量論文中的估計(jì)問(wèn)題犬金，最關(guān)鍵的事情，不是能推導(dǎo)估計(jì)量六剥，而是在STATA里面選擇一個(gè)“合適”的方法估計(jì)出來(lái)晚顷。然后解釋結(jié)果的經(jīng)濟(jì)意義。而計(jì)量水平的高低疗疟，不在于方法的復(fù)雜性该默，而在于方法的合適程度。因此高水平的計(jì)量論文策彤，不必要求作者掌握高深的計(jì)量推導(dǎo)栓袖，而在于“選擇”的技巧。每種計(jì)量方法店诗，都有優(yōu)劣裹刮。所謂用人之長(zhǎng)，容人之短庞瘸。水平高的人捧弃，能夠選擇以其之長(zhǎng)，攻它之短恕洲。同時(shí)又能隱藏計(jì)量方法內(nèi)在的拙劣塔橡。

其實(shí)梅割，計(jì)量論文的水平主要決定于論文的主題的重要性霜第。這個(gè)話題大家都很關(guān)心，就很重要户辞，發(fā)表就很容易泌类。所以，你會(huì)發(fā)現(xiàn)國(guó)際頂級(jí)期刊上一些計(jì)量論文所用的方法很簡(jiǎn)單。這些論文能發(fā)表刃榨，主要是他討論的問(wèn)題很重要（這涉及第一個(gè)要點(diǎn)）弹砚，采用的方法即使有缺陷，也無(wú)傷大雅枢希。如果問(wèn)題不是非常重要桌吃，只是有新意，但是估計(jì)方法比較合適苞轿，也能發(fā)一個(gè)中上等期刊茅诱。如果問(wèn)題屬于雞毛蒜皮之類，那就只能訴諸于超級(jí)復(fù)雜的計(jì)量方法搬卒，祈求審稿人看論文時(shí)瑟俭，方法還沒(méi)看完就已經(jīng)累得半死，再也沒(méi)有心情來(lái)思考你的問(wèn)題的重要性契邀，然后也能通過(guò)了摆寄。

三、做計(jì)量的“大殺器”有哪些坯门？

所謂的大殺器微饥，不是指超級(jí)復(fù)雜的計(jì)量方法，而是指這種東西一旦用起來(lái)田盈，一般不會(huì)有人來(lái)攻擊畜号。所謂的一招斃命，斃了審稿人的命允瞧。計(jì)量方法很多简软，可以說(shuō)滿天飛。但是述暂，真正有價(jià)值的方法痹升，被人公認(rèn)為具有一定可信度的方法（就是所謂的“大殺器”），只有5種畦韭。并不是你所看到的所有的方法都有人信疼蛾。這點(diǎn)大部分初學(xué)計(jì)量的人都不會(huì)意識(shí)到∫张洌看到書(shū)上介紹一個(gè)方法察郁，就認(rèn)為這是一個(gè)好方法。其實(shí)不是转唉。書(shū)上很多方法的介紹皮钠，僅僅是出于理論推演的需要，并不是實(shí)際研究中都能用的赠法。你如果查閱一下國(guó)際上關(guān)于經(jīng)驗(yàn)研究類的論文麦轰，會(huì)發(fā)現(xiàn)大部分論文所用方法無(wú)非是：

1、簡(jiǎn)單回歸；

2款侵、工具變量回歸末荐；

3、面板固定效應(yīng)回歸新锈；

4甲脏、差分再差分回歸(difference in differnece)；

5妹笆、狂忒二回歸(Quantile)剃幌。

大殺器就這幾種，破綻最少晾浴，公認(rèn)度最高负乡，使用最廣泛。真是所謂的老少皆宜脊凰、童叟無(wú)欺抖棘。其他的方法都不會(huì)更好，只會(huì)招致更多的破綻狸涌。你在STATA里面還可以看到無(wú)數(shù)的其他方法切省，例如GMM、多層次分析法等帕胆。這個(gè)GMM實(shí)在是一個(gè)沒(méi)有用的忽悠朝捆，他還分為diffGMM和系統(tǒng)GMM。其關(guān)鍵思想是當(dāng)你找不到工具變量時(shí)懒豹，用滯后項(xiàng)來(lái)做工具變量芙盘。結(jié)果你會(huì)發(fā)現(xiàn)令人崩潰的情況：不同滯后變量的階數(shù)，嚴(yán)重影響你的結(jié)果脸秽，更令人崩潰的是儒老，一些判斷估計(jì)結(jié)果優(yōu)劣的指標(biāo)會(huì)失靈。這完全是胡搞记餐！這GMM的唯一價(jià)值在于理論價(jià)值驮樊，而不在于實(shí)踐價(jià)值。你如果要玩計(jì)量片酝，你就可以在GMM的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改（玩計(jì)量的方法后面講）囚衔。

有人會(huì)問(wèn)：簡(jiǎn)單回歸會(huì)不會(huì)太簡(jiǎn)單？我只能說(shuō)你真逗雕沿。STATA里面那么多選項(xiàng)练湿，你加就是了。什么異方差晦炊、什么序列相關(guān)鞠鲜，一大堆盡管加。如果你實(shí)在無(wú)法確定是否有異方差和序列相關(guān)断国，那就把選項(xiàng)都加上贤姆。反正如果沒(méi)有異方差，結(jié)果是一樣的稳衬。有異方差霞捡，軟件就自動(dòng)給你糾正了。這不很爽嘛薄疚。如果樣本太少碧信，你還能加一個(gè)選項(xiàng)：bootstrap來(lái)估計(jì)方差。你看爽不爽街夭！bootstrap就是自己提靴子的方法砰碴。自己把腳抬起來(lái)扛在肩上走路，就這么牛板丽。這個(gè)bootstrap就是用30個(gè)樣本能做到30萬(wàn)樣本那樣的效果呈枉。有吸引力吧。你說(shuō)這個(gè)簡(jiǎn)單回歸簡(jiǎn)單還是不簡(jiǎn)單埃碱！很簡(jiǎn)單猖辫，就是加選項(xiàng)⊙獾睿可是啃憎，要理論推導(dǎo)，就不簡(jiǎn)單了似炎。我估計(jì)國(guó)內(nèi)能推導(dǎo)的沒(méi)幾個(gè)人辛萍。經(jīng)濟(jì)研究上論文作者，最多只有5%的人能推導(dǎo)羡藐，而且大部分是海龜叹阔。所以，你不需要會(huì)推導(dǎo)传睹，也能把計(jì)量做的天花亂墜耳幢。

工具變量(IV)回歸，這不用說(shuō)了欧啤，有內(nèi)生性變量睛藻，就用這個(gè)吧。一旦有內(nèi)生性變量邢隧，你的估計(jì)就有問(wèn)題了店印。國(guó)際審稿人會(huì)拼了老命整死你。國(guó)內(nèi)審稿人大部分不懂這東西（除了經(jīng)濟(jì)研究這類刊物的部分審稿人以外）倒慧。工具變量的選擇只要掌握一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)就行：找一個(gè)和內(nèi)生性變量有數(shù)據(jù)相關(guān)的按摘，但是沒(méi)有因果關(guān)系的東西包券，這就是你的IV了。例如貿(mào)易量如果是內(nèi)生的炫贤，那么你找地理距離作為IV溅固。北京到紐約的距離，那是自然形成的兰珍，沒(méi)人認(rèn)為是由貿(mào)易量導(dǎo)致的侍郭，這就是沒(méi)有因果關(guān)系。但是你會(huì)發(fā)現(xiàn)兩者在數(shù)據(jù)上具有相關(guān)性掠河。這就很好亮元。這種數(shù)據(jù)相關(guān)性越強(qiáng)，IV的效果就越好唠摹。就這么一段話爆捞，IV變量回歸就講完了。在STATA里面勾拉，你直接把原回歸方程寫(xiě)出來(lái)嵌削，然后把IV填進(jìn)去就可以了，回車就得到你的結(jié)果望艺。關(guān)鍵是你不一定能找到這樣的工具變量苛秕。你能找到，這個(gè)工具也不大能用找默。不過(guò)要注意艇劫，IV不靈不代表你不能發(fā)表。經(jīng)濟(jì)研究上還不是發(fā)了一大堆這樣的論文惩激。所以店煞，你只要找到一個(gè)IV，效果不是差的太離譜风钻，一般都能發(fā)顷蟀。當(dāng)然不能發(fā)國(guó)際一流了。國(guó)內(nèi)是沒(méi)問(wèn)題骡技。國(guó)內(nèi)審稿人沒(méi)人會(huì)重復(fù)你的結(jié)果看看是否有問(wèn)題鸣个，因此你說(shuō)這個(gè)IV效果已經(jīng)是最好的了，世界上還找不到第二個(gè)比這個(gè)更好的了布朦，審稿人也沒(méi)的話說(shuō)囤萤。就發(fā)表唄！如果審稿人說(shuō)是趴，另外一個(gè)IV效果可能要比你的好涛舍。那你就采納他的建議用他的IV（盡管他的建議會(huì)更差），然后感謝他一下唆途。第二次審稿富雅，難道他還會(huì)說(shuō)自己上次是胡說(shuō)八道掸驱？？没佑？所以就發(fā)表了毕贼，哈哈哈哈！

有人又會(huì)問(wèn)：面板不是還有個(gè)隨機(jī)效應(yīng)嘛图筹？我只能說(shuō)，你是看過(guò)書(shū)的人让腹，所以才知道隨機(jī)效應(yīng)远剩。其實(shí)隨機(jī)效應(yīng)壓根就沒(méi)什么用處。有人信誓旦旦說(shuō)可以用hausman來(lái)檢驗(yàn)骇窍。我只能告訴你瓜晤，這檢驗(yàn)壓根就不可靠「鼓桑可靠也是理論上可靠痢掠，實(shí)踐上根本沒(méi)人信。當(dāng)然中國(guó)人都信嘲恍，不信的都是美國(guó)歐洲這樣的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家足画。你難道不知道hausman還會(huì)出現(xiàn)負(fù)值！做過(guò)這個(gè)檢驗(yàn)的人都很頭疼這個(gè)負(fù)值佃牛，不知道該怎么做淹辞。你如果看看一些高手的建議，或者一些書(shū)籍俘侠，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)象缀，最權(quán)威的建議就是：當(dāng)你無(wú)法判斷該用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)的時(shí)候，選擇固定效應(yīng)更可靠爷速。隨機(jī)效應(yīng)不是任何時(shí)候都可以做央星，但是固定效應(yīng)是任何時(shí)候都可以做。所以你知道該怎么做了吧惫东。

差分再差分莉给，是固定效應(yīng)的一個(gè)變種，在估計(jì)某個(gè)事件發(fā)生帶來(lái)的效應(yīng)時(shí)最有用的方法廉沮，特簡(jiǎn)單禁谦，看看STATA手冊(cè)就明白了》戏猓狂忒二回歸(Quantile)是一般均值回歸的一個(gè)推廣州泊。看名字挺嚇人漂洋，其實(shí)很簡(jiǎn)單遥皂。如果你知道OLS是一個(gè)均值回歸力喷，那類推就可以知道1/2分位數(shù)回歸。你知道的演训，正態(tài)分布下弟孟，均值就是1/2分位數(shù)的地方。均值回歸就是1/2分位數(shù)回歸样悟。知道了1/2回歸拂募，你自然知道1/4和3/4分位數(shù)回歸了。如果還不懂窟她，翻開(kāi)伍德里奇的書(shū)陈症，講到簡(jiǎn)單OLS回歸時(shí)，我記得有一個(gè)圖震糖，上面對(duì)不同位置的x位置畫(huà)了不同的正態(tài)分布密度函數(shù)(第2版是figure 2.1录肯，pp26，見(jiàn)下面)吊说。如果是異方差問(wèn)題论咏，那么不同x位置的正太分布圖的方差就有變化。這個(gè)圖上注明了預(yù)測(cè)值是E(Y|X)颁井，就是Y的條件期望厅贪，就是那根回歸預(yù)測(cè)直線啦。在正態(tài)分布下就是Y的密度函數(shù)的中心點(diǎn)的連線雅宾，就是1/2分位數(shù)點(diǎn)的連線卦溢。如果那條預(yù)測(cè)線畫(huà)在密度函數(shù)的1/4和3/4分位數(shù)點(diǎn)上，那么預(yù)測(cè)結(jié)果就不是Y的均值（在非正態(tài)下可能是均值）秀又，而是1/4和3/4分位數(shù)點(diǎn)的預(yù)測(cè)值单寂。這下明白狂忒二回歸了吧。分位數(shù)回歸就是看看那根預(yù)測(cè)直線在不同的分位數(shù)點(diǎn)上有什么結(jié)果,得到什么樣的回歸系數(shù)吐辙。通常的OLS預(yù)測(cè)直線宣决，僅僅是一個(gè)特例而已。進(jìn)一步推廣昏苏，可以推廣到任意分位數(shù)點(diǎn)回歸的情況尊沸。道理一樣。

伍德里奇《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論——現(xiàn)代觀點(diǎn)》的圖2.1（解釋Quantile回歸的意義）

不過(guò)要注意贤惯，大殺器要用對(duì)洼专。有內(nèi)生性變量，你就不要用簡(jiǎn)單回歸了孵构，你得用IV回歸屁商。這幾種大殺器的精髓一領(lǐng)會(huì)，基本上其他東西就難不倒你了颈墅。就是STATA里面的選項(xiàng)多選幾個(gè)或者少選幾個(gè)的問(wèn)題蜡镶。你所要做的就是在STATA里面打鉤雾袱、設(shè)置參數(shù)。對(duì)付一般的CSSCI論文官还，已經(jīng)是綽綽有余了芹橡。如果你提了一個(gè)大家很感興趣的問(wèn)題，就是一個(gè)重要問(wèn)題望伦，那么用用IV林说，或者固定面板，發(fā)個(gè)經(jīng)濟(jì)研究基本沒(méi)問(wèn)題屯伞。如果你的問(wèn)題不是很重要腿箩，還想發(fā)經(jīng)濟(jì)研究适贸，那你就要簡(jiǎn)單問(wèn)題復(fù)雜化司恳。上面大殺器能解決的問(wèn)題，你就用更不可靠的方法但更復(fù)雜的方法去解決吧。大家用開(kāi)源軟件就會(huì)知道饵撑，一般開(kāi)源軟件會(huì)有一個(gè)穩(wěn)定版本，功能比較少唆貌，效果很穩(wěn)定滑潘，能滿足你日常幾乎所有的需求。還有一個(gè)開(kāi)發(fā)版本锨咙，專門(mén)給那些吃飽了撐著沒(méi)事干的人倒騰的版本语卤，因?yàn)槭情_(kāi)發(fā)版本，所以很不穩(wěn)定酪刀，經(jīng)常會(huì)出錯(cuò)粹舵、崩潰。不過(guò)能倒騰的人不怕崩潰骂倘，崩潰了能自己修眼滤。你要是想倒騰，接著往下看吧历涝。

四诅需、瞎倒騰計(jì)量的秘訣

瞎倒騰有兩種水平，第一種是低水平荧库，第二種堰塌，那你也猜到了，就是高水平瞎倒騰分衫。

低水平瞎倒騰场刑，就是大殺器不夠過(guò)癮，要用攝人魂魄蚪战、但容易走火入魔的計(jì)量方法達(dá)到發(fā)表經(jīng)濟(jì)研究的目的摇邦。例如，沒(méi)事弄弄協(xié)整施籍，搞一把單位根檢驗(yàn)之類的丑慎。聽(tīng)起來(lái)頭頭是道喜喂，其實(shí)都是杞人憂天。你想想玉吁，要是有協(xié)整腻异，時(shí)間序列你根本不用著急进副。要是沒(méi)有協(xié)整，你著急也沒(méi)用影斑。那你還協(xié)整個(gè)啥机打！面板來(lái)說(shuō)，你有協(xié)整皆辽，也沒(méi)有一個(gè)較好的估計(jì)方法芥挣，期刊上不是還有很多人在用固定效應(yīng)OLS空免，或者是加點(diǎn)滯后滯前項(xiàng)變成一個(gè)固定效應(yīng)動(dòng)態(tài)OLS來(lái)估計(jì)非平穩(wěn)面板嘛。面板到現(xiàn)在為止也沒(méi)有一個(gè)公認(rèn)的可靠的協(xié)整向量估計(jì)方法痹换，否則STATA這樣的軟件早就提供按鈕了（STATA和EVIEW現(xiàn)在只有協(xié)整的檢驗(yàn)方法娇豫，不是協(xié)整向量的估計(jì)）畅厢。既然沒(méi)有公認(rèn)可靠的方法，你急啥浦楣！

其實(shí)，協(xié)整這玩意振劳，最大的價(jià)值也在于理論價(jià)值，實(shí)踐價(jià)值幾乎沒(méi)有寸癌。當(dāng)年格蘭杰發(fā)表協(xié)整思想弱贼，說(shuō)如果變量不平穩(wěn)吮旅，在沒(méi)有協(xié)整關(guān)系的情況下溪烤，前人回歸都不可靠庇勃。這話把大家嚇個(gè)半死。驚魂未定時(shí)格蘭杰又說(shuō)枪眉，在協(xié)整情況下沒(méi)問(wèn)題，大部分論文中的經(jīng)濟(jì)變量都有協(xié)整關(guān)系聂受。大家一聽(tīng)烤镐，松了口氣炮叶，原來(lái)沒(méi)有問(wèn)題镜悉。有問(wèn)題的那些少數(shù)自然自討沒(méi)趣。從格蘭杰當(dāng)年這搞笑天分旧困，你就知道期刊上那些協(xié)整玩意都是忽悠吼具。當(dāng)然拗盒，又是單位根檢驗(yàn)，又是協(xié)整檢驗(yàn)侵状，然后各種估計(jì)方法趣兄，這就好幾頁(yè)篇幅過(guò)去了艇潭，經(jīng)濟(jì)研究編輯一看戏蔑，至少進(jìn)入匿名審稿了总棵。兵法曰：唱空城計(jì)情龄，以靜制動(dòng)。意思你知道的鞍爱。

上面是低水平瞎倒騰睹逃。雖然攝人魂魄沉填，但是一旦走火入魔佑笋，論文就被斃允青。風(fēng)險(xiǎn)和收益，你自己把握吧史汗。下面簡(jiǎn)單談?wù)劯咚较沟跪v停撞。這不屬于本文的目標(biāo)范圍悼瓮，但是既然提到瞎倒騰横堡，不提一下這個(gè)有點(diǎn)缺陷命贴。能干這事的人胸蛛，一般都要看過(guò)高級(jí)計(jì)量。不看是不會(huì)的泞当。如果你沒(méi)看過(guò)襟士，下面可以直接跳過(guò)敌蜂。

這高水平瞎倒騰，基本上是一招斃命身坐，當(dāng)然是斃審稿人和主編的命落包。要斃了自己的命咐蝇，還不如不瞎倒騰呢。我只講一下操作步驟岛请。能如此瞎倒騰的人崇败，基本一看就能心領(lǐng)神會(huì)肩祥。找一篇頂級(jí)期刊的名人寫(xiě)的經(jīng)驗(yàn)研究論文混狠。這類論文通常是問(wèn)題很重要将饺，方法很傻瓜俯逾。然后你去拓展方法桌肴。這里改改殘差假設(shè)，那里修修變量平穩(wěn)性強(qiáng)度水醋，重新推導(dǎo)一下估計(jì)量（這就是為什么走這條路拄踪，你就得會(huì)推導(dǎo)）惶桐，得到一個(gè)新的分布姚糊，然后按照這個(gè)新分布來(lái)做顯著性檢驗(yàn)救恨，得到你想要的結(jié)果肠槽。看看有什么結(jié)果變化揉燃。啥變化也沒(méi)有那幾乎是不可能的炊汤。即使沒(méi)大的變化抢腐，也會(huì)有系數(shù)程度大小的變化迈倍，或者顯著性有所輕微變化啼染。只要有變化迹鹅，就大做文章斜棚，巴拉巴拉一大堆討論该窗，暈死他再說(shuō)酗失。這論文寫(xiě)出來(lái)规肴，投經(jīng)濟(jì)研究自然沒(méi)什么問(wèn)題奏纪。說(shuō)實(shí)話國(guó)內(nèi)能這么玩的人畢竟少數(shù)序调。你玩把戲发绢，審稿人都不一定看得出來(lái)边酒。自然就通過(guò)了墩朦。如果投國(guó)際上一流刊物氓涣，那么多人在玩這個(gè)把戲，都是火眼金睛引润，就看你玩的轉(zhuǎn)否淳附。如同馬戲團(tuán)的雜技奴曙，有人玩得溜缆毁，有人會(huì)出破綻脊框。

再補(bǔ)充一個(gè)中等水平的瞎倒騰方法浇雹。你也不需要會(huì)推導(dǎo)公式昭灵，但是你得會(huì)用一些傻×程序烂完，例如GAUSS抠蚣，MATLAB嘶窄、R等柄冲。你平時(shí)緊緊盯著那些出新方法的期刊现横，我指的是國(guó)際期刊哦戒祠。一旦有一個(gè)新方法出來(lái)得哆，作者都會(huì)附一個(gè)程序贩据，例如R程序饱亮。你就下載下來(lái)近上∫嘉蓿看明白這篇對(duì)應(yīng)論文的摘要斗锭、introduction和結(jié)論岖是，基本搞清楚這方法是針對(duì)什么樣的問(wèn)題的豺撑，在什么情況下能用聪轿。這就行了。你拿過(guò)來(lái)把中國(guó)數(shù)據(jù)往里面灌跃巡，然后出來(lái)一篇論文。因?yàn)檫@方法很新猪半，國(guó)內(nèi)基本沒(méi)人見(jiàn)過(guò)磨确，即使見(jiàn)過(guò)也是極少數(shù)人乏奥。沒(méi)人見(jiàn)過(guò)就好辦事邓了。你說(shuō)自己的結(jié)果怎么樣可靠，怎么樣比別人的結(jié)果要好句葵，那就是好兢仰。編輯肯定沒(méi)見(jiàn)過(guò)這方法乍丈，審稿人只是小概率見(jiàn)過(guò)。所以這論文一投就中把将。

五轻专、大規(guī)模發(fā)CSSCI的建議

以揭示經(jīng)濟(jì)變量之間關(guān)系為目的的人，掌握大殺器的用法就夠了秸弛。發(fā)CSSCI沒(méi)有問(wèn)題铭若。你把一個(gè)數(shù)據(jù)集用一個(gè)方法做一遍递览，每個(gè)方法都做一遍叼屠。然后挑最差的一個(gè)結(jié)果寫(xiě)一篇論文，然后發(fā)表绞铃。然后次佳的結(jié)果寫(xiě)第二篇镜雨，推進(jìn)你第一篇的結(jié)論，說(shuō)你用了新方法有了新發(fā)現(xiàn)儿捧。準(zhǔn)能發(fā)荚坞。這年頭的CSSCI挑宠，大部分都是沒(méi)有什么新結(jié)果的，花錢(qián)就能發(fā)颓影。你要弄出一些新結(jié)果來(lái)推進(jìn)一下各淀，那就是上層之作了。然后诡挂，你知道的碎浇，第三篇文章殺出來(lái)了，第四篇文章又殺出來(lái)了璃俗。別忘了奴璃，還有第五種狂忒二方法，CSSCI編輯基本不知道啥東西城豁，你基本上是一招殺敵苟穆。這樣至少5篇CSSCI。一般研究生博士生都能畢業(yè)了唱星。碰到的學(xué)校雳旅，你也一點(diǎn)，再找一個(gè)數(shù)據(jù)集魏颓，再整5篇CSSCI岭辣。10篇總能讓人畢業(yè)了吧！５楸ァ沦童！如果你的學(xué)校非要發(fā)經(jīng)濟(jì)研究管理世界中國(guó)社科，那你就再把我上面的五種方法看一遍叹话，融會(huì)貫通偷遗，讓自己能做到對(duì)癥下藥，發(fā)經(jīng)濟(jì)研究基本沒(méi)問(wèn)題驼壶。對(duì)癥下藥就是計(jì)量方法要選擇合適的氏豌，那幾種大殺器不要用錯(cuò)了地方。

如果期刊編輯跟你過(guò)不去热凹，你就跟編輯說(shuō)：后果很嚴(yán)重哦泵喘。然后你就使出瞎折騰的殺手锏。大家根據(jù)上面三種瞎折騰水平般妙，對(duì)號(hào)入座纪铺。在這種論文的寫(xiě)作過(guò)程中，切記如下潛規(guī)則：

• 一定得選最復(fù)雜的計(jì)量方法碟渺，用別人無(wú)法獲得的數(shù)據(jù)鲜锚，寫(xiě)出能讓人明白但看不懂的論文。
• 控制變量直接放你所能想到的，起碼也得五六個(gè)芜繁。
• 什么序列相關(guān)呀旺隙，異方差呀，bootstrap呀骏令，能加上的全給他加上蔬捷。
• 論文開(kāi)頭有復(fù)雜新奇的關(guān)鍵詞，致謝里都是學(xué)界名人伏社。
• 字里行間都帶腳注抠刺，引用全是英文文獻(xiàn)塔淤，特專業(yè)的那種摘昌，
• 讀者讀到這里，甭管他有沒(méi)有看懂高蜂，都得跟人家說(shuō)一聲“我的方法來(lái)自ECONOMETRICA”聪黎，一口專業(yè)的計(jì)量術(shù)語(yǔ)，倍兒有面子备恤。
• 論文中要有幾個(gè)圖和表稿饰，散點(diǎn)圖得帶標(biāo)簽的，光這些數(shù)據(jù)標(biāo)簽疊加在一起就暈死幾十萬(wàn)人露泊，
• 再放一個(gè)超級(jí)復(fù)雜的方法論“簡(jiǎn)介”喉镰，推導(dǎo)過(guò)程帶邏輯跳躍性的。
• 就是一個(gè)字兒——暈惭笑。隨便瞄一眼就得眼冒金星侣姆。
• 周圍的同學(xué)不是用NAG、C++就是FORTRAN沉噩，
• 你要是用GAUSS呀MATLAB呀捺宗，你都不好意思跟人家打招呼。
• 你說(shuō)這樣的計(jì)量論文川蒙，得寫(xiě)多長(zhǎng)時(shí)間蚜厉？
• 我覺(jué)得怎么著也得兩年吧？
• 兩年 畜眨？那是傻瓜昼牛！
• 最多兩周。
• 你別嫌快康聂，還有更快的呢贰健。
• 你得研究作者的發(fā)表心理，能夠在兩周時(shí)間內(nèi)寫(xiě)一篇論文的人早抠，
• 根本不想花兩年時(shí)間去寫(xiě)霎烙。
• 什么叫計(jì)量大師，你知道嗎？
• 計(jì)量大師就是：做什么樣的計(jì)量悬垃，都做最暈的游昼，不做最好的。
• 所以尝蠕，我們做計(jì)量的口號(hào)就是：不求最好烘豌，但求最暈！

你那學(xué)校發(fā)一流期刊也不能畢業(yè)看彼？廊佩？？難道你在哈佛念書(shū)靖榕？那你看錯(cuò)帖子了标锄。哈佛寫(xiě)經(jīng)驗(yàn)類論文是不能畢業(yè)的！Ｗ录啤料皇！對(duì)于大部分國(guó)內(nèi)學(xué)生來(lái)說(shuō)，沒(méi)人教授計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)星压，很痛苦践剂。有人教授計(jì)量，更痛苦娜膘。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的教材逊脯、那些漫天飛舞的矩陣，有時(shí)間看看竣贪，沒(méi)時(shí)間不看也行军洼，不影響寫(xiě)論文。關(guān)鍵是看看軟件的手冊(cè)或者我在后面推薦的材料贾富，有條件找個(gè)懂軟件的人歉眷，一周就能成為計(jì)量寫(xiě)作的高手。我猜想看這帖子的大部分人都是屬于寫(xiě)經(jīng)驗(yàn)論文的吧颤枪，按照上面的方法汗捡，發(fā)個(gè)10篇CSSCI基本沒(méi)問(wèn)題。難道畢業(yè)還有問(wèn)題畏纲？ 請(qǐng)大家：聚精會(huì)神造論文扇住，一心一意抓發(fā)表，緊緊圍繞在大殺器周圍盗胀，認(rèn)真徹底地貫徹上述“科學(xué)發(fā)表觀”艘蹋。要時(shí)刻保持清新的頭腦，和官方的“論文篇數(shù)”精神保持高度一致票灰。高度一致是指：官方要求發(fā)2篇畢業(yè)女阀，你不要一年發(fā)200篇一流期刊宅荤，否則嚴(yán)重?cái)_亂社會(huì)主義的論文市場(chǎng)，上了焦點(diǎn)訪談后果自負(fù)浸策。
所以這些灌水****秘訣的正義性在于：社會(huì)主義****初級(jí)階段學(xué)術(shù)界的生產(chǎn)關(guān)系冯键，決定了現(xiàn)階段的中國(guó)特色****論文寫(xiě)作方法的合理性。西方先進(jìn)的寫(xiě)作方法目前還不適合中國(guó)國(guó)情庸汗，如果一味追求全盤(pán)西化惫确，必將自絕于人民，最終必被歷史唾棄蚯舱！（就是畢業(yè)不了改化，哈哈，誰(shuí)說(shuō)考研政治沒(méi)有用Ｍ骰琛）

六陈肛、案例分析：借助大殺器成功登上一流期刊
1]、市場(chǎng)化改革凶掰、企業(yè)業(yè)績(jī)與國(guó)有企業(yè)經(jīng)理薪酬.
面板固定效應(yīng)模型燥爷，不折騰。

[2]懦窘、出口開(kāi)放、地區(qū)市場(chǎng)規(guī)模和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng).
面板固定效應(yīng)模型+IV稚配，左右開(kāi)弓一招斃命畅涂，不折騰。

[3]道川、金融發(fā)展午衰、FDI與中國(guó)地區(qū)的制造業(yè)出口.
面板固定效應(yīng)模型，不折騰冒萄。

[4]臊岸、財(cái)政分權(quán)與非國(guó)有制經(jīng)濟(jì)部門(mén)的發(fā)展.
面板固定效應(yīng)模型，不折騰尊流。

[5]帅戒、中國(guó)自主創(chuàng)新中研發(fā)資本投入產(chǎn)出績(jī)效分析.
折騰一大堆單位根檢驗(yàn)，協(xié)整檢驗(yàn)崖技。最后回到簡(jiǎn)單OLS（第一種大殺器）來(lái)估計(jì)時(shí)間序列逻住，連常見(jiàn)的EG兩步法也不見(jiàn)蹤影。一句話迎献，能折騰瞎访。

[6]、外資與我國(guó)勞動(dòng)收入份額

論文一開(kāi)頭就說(shuō)這個(gè)話題很重要吁恍、非常重要扒秸、實(shí)在太重要了播演，還把十七大報(bào)告的大旗給扯出來(lái)了。前面我說(shuō)過(guò)伴奥，論文要能在一流期刊上發(fā)表宾巍，關(guān)鍵是你講的故事讓大家感興趣，讓大家感覺(jué)很重要∮娌現(xiàn)在看到了吧顶霞，如何強(qiáng)調(diào)話題的重要性？重要性不是論文天生具備的锣吼，而是強(qiáng)調(diào)出來(lái)的选浑。(透露一下強(qiáng)調(diào)重要性的秘訣：危言聳聽(tīng)。聰敏的你玄叠，當(dāng)然心領(lǐng)神會(huì))

計(jì)量模型很簡(jiǎn)單古徒，就是固定效應(yīng)面板模型，把勞動(dòng)者報(bào)酬份額(Y)對(duì)FDI變量(三資工業(yè)增加值/內(nèi)資工業(yè)增加值)進(jìn)行回歸读恃，再加一堆控制變量。固定效應(yīng)寺惫、隨機(jī)效應(yīng)疹吃、HAUSMAN檢驗(yàn)。這一輪結(jié)束后西雀，行文已經(jīng)到了第14頁(yè)了萨驶。然后開(kāi)始說(shuō)：勞動(dòng)者報(bào)酬份額也會(huì)影響外資的進(jìn)入，所以FDI是內(nèi)生變量艇肴。然后發(fā)現(xiàn)一些控制變量也是內(nèi)生變量腔呜。所以前面的結(jié)果都是錯(cuò)的。然后再找解決方法再悼。怎么找的大家自己去看嘍核畴。

[7]、銀行業(yè)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)與中小企業(yè)的生成

固定效應(yīng)面板冲九，異方差和自相關(guān)谤草，工具變量，動(dòng)態(tài)面板差分GMM估計(jì)娘侍。
模型是把中小企業(yè)增長(zhǎng)率（Y）對(duì)中小銀行市場(chǎng)份額（X咖刃，貸款比重）進(jìn)行回歸。先做一把固定效應(yīng)模型(作者沒(méi)犯傻憾筏，看過(guò)前面方法的你嚎杨，當(dāng)然懂的)。然后指出市場(chǎng)份額具有內(nèi)生性氧腰，言下之意是前面的結(jié)果不可靠枫浙。內(nèi)生性表現(xiàn)為中小企業(yè)增長(zhǎng)率高會(huì)推動(dòng)中小銀行市場(chǎng)份額上升刨肃，作者找到的IV是以1999年分界的虛擬變量D1999乘以貸存比例LRATED，就得到了IV估計(jì)結(jié)果箩帚。然后再指出其他控制變量也有內(nèi)生性真友，言下之意前面的IV結(jié)果也不可靠。怎么解決其他變量?jī)?nèi)生性紧帕？肯定找不出這么多IV盔然，所以只能用內(nèi)置IV的GMM方法來(lái)做。這就是論文中的差分GMM動(dòng)態(tài)面板估計(jì)是嗜。
上面談了許多方法和秘訣愈案。有網(wǎng)友問(wèn)：這靠譜不？真能發(fā)論文嗎鹅搪？下面我就列舉一流期刊的案例進(jìn)行分析站绪。一般的CSSCI的例子實(shí)在數(shù)不勝數(shù)，自己可以找找丽柿。將本帖的方法對(duì)照具體的案例仔細(xì)琢磨恢准，效果更佳。

最新更新甫题，案例來(lái)源期刊包括：經(jīng)濟(jì)研究馁筐、中國(guó)社會(huì)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)幔睬、管理世界眯漩、世界經(jīng)濟(jì)、金融研究麻顶。下面幾篇論文都來(lái)自這些期刊，有不折騰的舱卡、也有瞎折騰的辅肾。其中一些集中體現(xiàn)了本貼“制造”論文的偉大思想。各位準(zhǔn)備在一流期刊上灌水的網(wǎng)友轮锥，一定要認(rèn)真研讀矫钓。注意不是讓你研讀他們的計(jì)量方法和高深思想，而是研讀他們的論文如何體現(xiàn)了“偉大思想”舍杜。

不想灌水一流期刊的人新娜，千萬(wàn)別回帖，因?yàn)槟憧隙ǖ謸醪蛔∽约旱陌l(fā)表沖動(dòng)既绩。

七概龄、軟件操作方面書(shū)籍推薦(10天能讀完)

這一部分是后來(lái)補(bǔ)充的。我一開(kāi)始建議看STATA手冊(cè)饲握，但網(wǎng)友反映私杜，STATA手冊(cè)太多蚕键、太厚，閱讀不易衰粹，耗時(shí)巨大锣光。如何能在短時(shí)間內(nèi)了解STATA操作，并付之于運(yùn)用铝耻？這個(gè)問(wèn)題我思考了幾天誊爹。要說(shuō)STATA操作的書(shū)，坊間太多瓢捉。我選書(shū)的原則频丘，不是面面俱到，不能太厚泊柬，否則不如看STATA手冊(cè)了椎镣。因此我強(qiáng)調(diào)內(nèi)容精煉，且必須管用兽赁、易學(xué)状答、門(mén)檻低。經(jīng)過(guò)全面比較刀崖，綜合分析惊科，我發(fā)現(xiàn)下面這本書(shū)從操作層面的深度、廣度亮钦、難易度和時(shí)間預(yù)算上達(dá)到了最佳平衡馆截。
該書(shū)唯一的缺陷是本貼講到的quantile回歸沒(méi)有涉及到，不過(guò)不要緊蜂莉，我在下面給出2個(gè)下載文件蜡娶。這2個(gè)文件讓你可以在10分鐘內(nèi)明白如何從STATA里面整出quantile回歸結(jié)果，并且完全能夠解釋quantile回歸系數(shù)的含義映穗。如果你看明白了我上面貼子里面對(duì)quantile回歸的解釋窖张，那么你就不用看第二個(gè)文件了，自己完全有能力解釋回歸結(jié)果的意義了蚁滋。

再次嚴(yán)重申明：

• 如果你是一個(gè)正襟危坐的學(xué)者宿接，是不求“神速發(fā)表”的人，那我必須向你道歉辕录，以上文字肯定對(duì)你產(chǎn)生了不可估量的誤導(dǎo)(本文確實(shí)不是為你準(zhǔn)備的)睦霎。為了彌補(bǔ)你滄桑的心靈，在本文結(jié)束處走诞，我為你提供了正統(tǒng)的計(jì)量寫(xiě)作方法（鐘經(jīng)樊）和死磕數(shù)學(xué)的帖子副女，以實(shí)現(xiàn)你百年磨一劍的愿望。
• 如果你是一個(gè)被論文壓迫的人速梗，但愿大殺器為你提供一絲曙光肮塞。但希望你注意CSSCI灌水秘訣的有效期：從現(xiàn)在起至“不再以論文數(shù)量作評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)候”襟齿。當(dāng)然，你學(xué)到的大殺器枕赵，無(wú)論何時(shí)何地猜欺，都將一直有效。因?yàn)槟遣皇敲卦E拷窜，而是真正的大殺器开皿。

看完以上內(nèi)容，你難道還沒(méi)有想法篮昧？有赋荆！那就拿起大殺器，趕快寫(xiě)論文去吧懊昨！
所有被論文壓迫的人們窄潭，聯(lián)合起來(lái)！
你失去的只是兩周時(shí)間酵颁，得到的將是整個(gè)世界嫉你！
揮揮手，灌水CSSCI一片躏惋；
君不見(jiàn)幽污，經(jīng)濟(jì)研究在向你招手。 |

如果只是為了殺死內(nèi)生性簿姨，GMM就足夠了(當(dāng)然效果不敢保證)距误。但是作者用了動(dòng)態(tài)panel，這下產(chǎn)生新問(wèn)題了扁位。如果動(dòng)態(tài)面板才是正確設(shè)定准潭，那前面模型設(shè)定豈不是不打自招。如果變量highly persistent域仇，那么前面所有估計(jì)都是有偏估計(jì)惋鹅；即使是一般程度的persistent，差分GMM估計(jì)在有限樣本情況下的偏差一樣十分巨大殉簸。所以這篇論文告訴大家：動(dòng)態(tài)面板很危險(xiǎn)，不要沒(méi)事找事沽讹。解決方法有木有般卑？有木有？這個(gè)爽雄，可以有蝠检。且聽(tīng)我細(xì)細(xì)道來(lái)…(因帖子字?jǐn)?shù)超限，此處省略2000字)

從上面的案例和期刊涵蓋面可以看出挚瘟，本帖的方法只不過(guò)是經(jīng)驗(yàn)計(jì)量論文領(lǐng)域發(fā)表潛規(guī)則的總結(jié)叹谁。新入門(mén)者至此應(yīng)該恍然大悟了吧饲梭！在金融界，大家都知道索羅斯的投資風(fēng)格是反傳統(tǒng)的(例如反有效市場(chǎng))焰檩，還寫(xiě)了《金融煉金術(shù)》憔涉。事實(shí)上，十多年前計(jì)量界也存在著一本計(jì)量煉金術(shù)的書(shū)析苫，書(shū)名是《計(jì)量：煉金術(shù)還是科學(xué)兜叨？》(Econometrics:Alchemy or Science)，作者是大名鼎鼎的David F. Hendry衩侥。到底是不是煉金術(shù)国旷，天知道！

本文奉行的大殺器茫死，你不妨把他們看做煉金術(shù)跪但。能練出真金自然好，煉不出真金峦萎，至少比目前學(xué)術(shù)界到處復(fù)制屡久、黏貼、抄襲骨杂、抄抄襲得到的論文好得多涂身。用此法寫(xiě)畢業(yè)論文，還不用擔(dān)心該死的反抄襲軟件搓蚪。只要你沒(méi)黏貼蛤售，沒(méi)有逐字逐句抄襲，就不怕妒潭。輕輕使出瞎折騰技術(shù)悴能，篇幅就蹭蹭蹭往上穿。

西方經(jīng)過(guò)煉金術(shù)階段后雳灾，經(jīng)驗(yàn)計(jì)量論文的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)基本鎖定在思想上(僅限于一流期刊)漠酿。因此要在世界一流雜志上發(fā)表經(jīng)驗(yàn)論文，按照曼昆的話講谎亩，你的經(jīng)驗(yàn)結(jié)論得讓這個(gè)領(lǐng)域的江湖大佬受到心靈震撼炒嘲。如果出現(xiàn)了心靈創(chuàng)傷，那一定是永垂不朽之作匈庭。中國(guó)的一流期刊當(dāng)然離這個(gè)目標(biāo)很遙遠(yuǎn)夫凸。但上面這些論文能發(fā)表，是因?yàn)橹黝}選得好阱持，相反計(jì)量工具卻并不復(fù)雜(很大程度上可能還是不當(dāng)使用)夭拌。這些論文的計(jì)量?jī)H僅需要知道STATA(或EVIEWS)怎么操作即可，根本不需要更多的高級(jí)計(jì)量知識(shí)。你可以不看計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教科書(shū)鸽扁，可以沒(méi)有高深的計(jì)量知識(shí)蒜绽，但是，有一點(diǎn)你得記淄跋帧：你得有經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)躲雅。否則一個(gè)乞丐只要撿到一臺(tái)電腦，裝上STATA巩那，就能折騰出一篇經(jīng)濟(jì)研究吏夯，那不嚇?biāo)廊肆耍∪绻奶炱蜇ひ捕?jīng)濟(jì)學(xué)了即横，那經(jīng)濟(jì)學(xué)界肯定被丐幫收購(gòu)了噪生。

Baum, Christopher F., 2006, An introduction to modern econometrics using Stata, Stata Press.
這本書(shū)300頁(yè)左右，講解具體周到东囚。書(shū)上的數(shù)據(jù)可以在STATA網(wǎng)站上直接下載跺嗽。作者Baum, Christopher F本身就是STATA官方編程人員的主力，在STATA JOURNAL上發(fā)表很多論文页藻，經(jīng)驗(yàn)非常豐富桨嫁。本書(shū)花了60頁(yè)左右深入淺出介紹STATA基本操作和數(shù)據(jù)管理后，迅速進(jìn)入各種常用計(jì)量方法的實(shí)現(xiàn)份帐，包括各種非經(jīng)典GAUSS假設(shè)下的OLS估計(jì)璃吧，一般面板、動(dòng)態(tài)面板估計(jì)废境，有限變量和離散變量畜挨，SUR和GMM等主題。

Baum書(shū)的下載地址：http://www.pinggu.org/bbs/dispbbs.asp?boardID=67&ID=273316&page=1

Quantile回歸的操作和結(jié)果解釋文件：

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quantile回歸快速入門(mén).pdf *(84.31 KB) *

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quantile回歸系數(shù)的解釋.pdf *(17.03 KB) *

BAUM的書(shū)是英文原版噩凹，但許多網(wǎng)友稱看不懂英文巴元，問(wèn)有沒(méi)有中文教材推薦。STATA版上有很多教材驮宴，我不能推薦我沒(méi)看過(guò)的逮刨，只推薦我看過(guò)的，而且必須推薦被公認(rèn)為經(jīng)典名著的書(shū)籍堵泽。因此建議看：

漢密爾頓(Lawrence C. Hamilton)著修己，《應(yīng)用STATA做統(tǒng)計(jì)分析》，郭志剛等譯迎罗，重慶大學(xué)出版社蚌本。

英文版書(shū)名是Statistics With Stata梨熙。這是我入門(mén)時(shí)看的第一本STATA教材杰扫，入門(mén)也只需要看這一本就足夠了熄阻。我看的是英文版滋戳，中文版翻譯的如何無(wú)法評(píng)價(jià)钻蔑。這里只講一下該書(shū)的優(yōu)缺點(diǎn)啥刻，以及你看完后能達(dá)到什么水平：

• Hamilton書(shū)的優(yōu)點(diǎn)：STATA的基本操作和常見(jiàn)統(tǒng)計(jì)分析講述的非常好。STATA入門(mén)的絕佳選擇咪笑。
• Hamilton書(shū)的缺點(diǎn)：對(duì)計(jì)量特色的內(nèi)容涉及不多可帽。例如計(jì)量模型的形式設(shè)定和檢驗(yàn)、內(nèi)生性和測(cè)量誤差窗怒、雙向面板映跟、動(dòng)態(tài)面板、SUR扬虚、GMM等話題努隙，要么講的不透徹，要么根本不講辜昵。而這些在BAUM的書(shū)中有詳細(xì)闡述荸镊。這是因?yàn)镠amilton書(shū)講的是統(tǒng)計(jì)，BAUM的書(shū)講的是計(jì)量堪置。
• 看Hamilton書(shū)能達(dá)到什么水平：能把數(shù)據(jù)導(dǎo)入STATA并做各種清洗處理轉(zhuǎn)換躬存，用你所想用的大殺器(包括quantile，這點(diǎn)比BAUM強(qiáng))把結(jié)果跑出來(lái)舀锨。如果做到這一步岭洲，你就入門(mén)了。但對(duì)結(jié)果的理解坎匿、解讀盾剩、判斷和進(jìn)一步調(diào)整方法重新處理，不是Hamilton書(shū)的重點(diǎn)碑诉。BAUM這方面就講的比較詳細(xì)彪腔。例如你很有可能試圖嘗試Hausman檢驗(yàn)，BAUM講的很到位进栽、也很精練德挣，并且給出了一個(gè)例子及相應(yīng)解讀。你跑出來(lái)的結(jié)果只要和例子一對(duì)照快毛，你就知道該做何解讀了格嗅。

BAUM書(shū)對(duì)于從未見(jiàn)過(guò)STATA的人來(lái)說(shuō)，沒(méi)有任何門(mén)檻唠帝。以每天看30頁(yè)的速度計(jì)屯掖，只需10天就可掌握。個(gè)人覺(jué)得襟衰，在中國(guó)的教育體制下贴铜，這種速度已經(jīng)是異常神速。Hamilton的書(shū)400頁(yè)左右，篇幅上升了1/3绍坝，但計(jì)量的講述卻大大減少徘意。所以我推薦BAUM。但是看不懂英文的人轩褐，Hamilton也是不錯(cuò)的選擇椎咧，發(fā)一般CSSCI沒(méi)問(wèn)題。

再次嚴(yán)重申明：

   如果你是一個(gè)正襟危坐的學(xué)者把介，是不求“神速發(fā)表”的人勤讽，那我必須向你道歉，以上文字肯定對(duì)你產(chǎn)生了不可估量的誤導(dǎo)(本文確實(shí)不是為你準(zhǔn)備的)拗踢。為了彌補(bǔ)你滄桑的心靈脚牍，在本文結(jié)束處，我為你提供了正統(tǒng)的計(jì)量寫(xiě)作方法（鐘經(jīng)樊）和死磕數(shù)學(xué)的帖子秒拔，以實(shí)現(xiàn)你百年磨一劍的愿望莫矗。

 如果你是一個(gè)被論文壓迫的人，但愿大殺器為你提供一絲曙光砂缩。但希望你注意CSSCI灌水秘訣的有效期：從現(xiàn)在起至“不再以論文數(shù)量作評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)候”作谚。當(dāng)然，你學(xué)到的大殺器庵芭，無(wú)論何時(shí)何地妹懒，都將一直有效。因?yàn)槟遣皇敲卦E双吆，而是真正的大殺器眨唬。

看完以上內(nèi)容，你難道還沒(méi)有想法好乐？有匾竿！那就拿起大殺器，趕快寫(xiě)論文去吧蔚万！

所有被論文壓迫的人們岭妖，聯(lián)合起來(lái)！

你失去的只是兩周時(shí)間反璃，得到的將是整個(gè)世界昵慌！

揮揮手，灌水CSSCI一片淮蜈；

君不見(jiàn)斋攀，經(jīng)濟(jì)研究在向你招手。