姚洋:如何发表高质量的经济学论文

选择字号:   本文共阅读 3709 次 更新时间:2014-09-15 20:10:14

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姚洋 (进入专栏)  

  

  

  

   我今天的讲座主要有两部分,我要讲的第一部分是论文发表的三部曲:选题、技巧和写作。

   一个好的选题是一篇论文成功的一半,但不是每一个好的选题都能做成。技巧就是我们所受过的训练,我这里会讲一下自己的心得。最后一点是写作。经济学从本质上来讲还没有完全摆脱文学的性质,所以写好一篇文章还是很重要的,我们还没有达到像物理学和化学那样写一个实验报告然后就可以发出去。以前我不知道,后来跟一个研究化学的聊了一次,谈到他们在 Science 和 Nature 上面发表文章,编辑部)觉得你的结果基本上可以了就给你发了,根本不管你写的如何。我们经济学还没有达到这一步。同时他也告诉我说,Science 和 Nature上每年要发表上千篇文章,在这上千篇文章中可能只有百分之一是有用的,其他文章很快就会被人忘记。我们经济学写一篇文章要比他写一篇实验报告费事很多,所以也不容易被人忘记,这也是一个好事情。讲完这些之后,我会举三个例子,都是我自己的研究,并不是我的 研究有多好,只不过是我知道我是怎么走过来的,这是很重要的,因为有时候你看别人的文章但并不知道他是怎么写出来的,所以我可以谈一些我自己的感受。一篇是关于中性政府的文章,发表在《经济研究》上;第二篇是关于政府基础设施投资与居民消费,这篇文章我们刚完成,会在一本英文刊物上发表;最后一篇是市场化与党的精英化,这篇文章我们还在写,在此我只是给大家提一下。

   第一部分概览:论文发表三部曲

   1.选题——好的选题是论文成功的一半

   首先说选题,我们做经济学研究,题目非常多,那么什么样的选题算是一个好的选题呢?我觉得在中国做经济学研究,还是应该以问题为导向。当然有些人会说我的志向就是要拿诺贝尔奖,我就要做纯理论的问题,但我感觉中国人做这种纯理论的问题没有比较优势。

   没有比较优势怎么说呢?林老师喜欢说一个例子,经济学的重镇以前是在英国,后来随着美国经济的崛起,经济学也就转移到美国,但是这个过程是非常漫长的。我们知道,美国在 GDP总量上超过英国是在 1896 年,在人均 GDP 上超过英国是在 1914 年。那么经济学的重镇是什么时候转移到美国的呢?我们一般说是 1947 年萨缪尔森发表《经济分析基础》那本书之后。从美国人均 GDP 超过英国,都经过了三十多年。我们比较乐观的估计,十年之后中国的 GDP 总量超过美国,那就是 1896 年到 1947 年,大概也要五十年的时间。你要看经济学重镇的转移啊,要从 2020 年开始,我们再等 50 年,大概经济学的重镇能转移到中国来。这是一个判断,中国要成为经济学的重镇,从现在算起还要等很长很长的时间。第二你要知道美国大学里面的经济系,是一个很强势的学科。他有多少的人天天没事干,天天就研究这东西。李稻葵老师老喜欢说,美国为什么把经济学搞得这么复杂,本来经济学是没有这么难的,就是因为收入很高啊!劳动力市场上工资高了,就要提高门槛,怎么提高门槛呢?就是要搞你的智力测试,对你的智力要求越来越高。所以在美国搞经济学研究的一帮人智力很高,都极端聪明,像克鲁格曼这种人,极端聪明、极端自负。他天天没事干,不像我们,国内事情特别多。他天天坐在办公室,没事干,天天在琢磨一些经济学的问题。还有很多博士生,也在干这个事情。你想去竞争过他们,要在纯理论上有所突破,我估计是很难的。这不是说我们不行,事实就是这样的。人家环境比我们好,花的时间比我们多,所以我们的比较优势还是在中国的实践,看能不能从中国的实践中提出一些问题,来好好的研究,一定是问题导向,这点我觉得特别特别重要。

   我收到很多文章,看了他的前言和摘要,这篇文章大概就不会发表了。现在有了刊号之后,投稿数量大一些,我们每年大概会收到七八百篇文章。我们送审的就有三分之一,三分之二的文章,我们三个主编看看就给拒掉了。我们很多时候是在看摘要,这不是说我们不认真,因为你一看他的摘要,就发现里面什么也没说,所以只能给拒掉。送审的三分之一再拒绝一半。所以选题是非常重要的。

   你能不能在中国找到一个有意义的选题,别人研究过但你有好办法,或者别人根本没有研究过。在这一点上,作为中国的学者是有优势的。中国在过去三十年间发生了翻天覆地的变化,中国是世界上最大的发展中国家,中国现在是世界第二大经济体,有很多有意思的东西。中国法治不健全,很多东西都在变,不停的变。这实际上是一个大实验场,我们应该有很好的素材要去挖掘。我就发现,我们收到的一些文章,很多人喜欢探讨一些纯理论问题。比如我们老收到关于科斯定理的文章。我就想,科斯定理都被研究了几十年了,难道你还能发现新的东西?我觉得不太可能,所以这种文章,一看就给拒绝掉了。你能不能说中国现实中有一个事情,你能拿科斯定理或者科斯定理的延伸去解释。所以还是问题导向,这也是最有可能发现新的问题的地方。

   什么是好的选题?

  

   什么样的选题是好的选题呢?第一是要有新的理论构想,我刚才说了你要去做纯理论的东西不是很容易,还是要问题导向。你一定是在现实中发现了一个什么东西,但现有的理论解释不了,你才去发展一个新的理论。

   我不知道在座的有没有博士生,大家看起来都很年轻啊,我拿到文章最忌讳看到什么样的文章呢?一个已有的理论模型,他把人家的假设改一改,推导的非常复杂,最后推导出的是一个非常 trivial 的东西。你改已有模型的假设,往往你会改错的。这一次我们碰到一篇文章,说克鲁格曼的中心外围模型(Core and Periphery Theory)的理论错了,说克鲁格曼的文章中存在重大的错误,他指出来两点,我们差点接收了。还好我看过那个模型,很明显是他自己搞错了,他对那个问题并没有那么熟悉。你仔细想,克鲁格曼的那是得诺贝尔奖的文章啊,他要是有那么大的错误,还能得诺贝尔奖吗。不要高估自己的智力,克鲁格曼是绝顶聪明的人。

   不要老去拿别人的模型,改一改假设看能否推出新的东西,千万别这么做。你要是写过理论模型就知道,一个理论模型都是磨了又磨,磨了又磨。为了得出他需要的结论,假设已经简单的不能再简单了。然后你去改他的假设,完全就是两码事,不可能做到。我以我们还是要从现实中发现有意义的题目,而不是纯粹的去改人家的理论模型。你比如说中国经济为什么成功,这个问题当然很大,不管你是做哪一个领域,你在你那个领域里头都可以问这个问题。在我这个领域,我如何解释中国经济的成功,现存的解释有什么不足。比如说,我们通常认为腐败不利于经济增长,而且有很多很多的理论和经验研究都证明腐败不利于经济增长。我们知道中国腐败很厉害,透明国际(Transparency International)给中国打分,廉洁指数(CPI)中国都是最低的百分之三十,但是为什么中国的腐败至少没有阻碍中国的经济增长?如果你是研究制度经济学和新政治经济学的,这个问题是不是可以挖掘下去,我觉得这里面有很多可以做的。为什么在中国腐败没有成为阻碍经济增长的因素,是不是能挖掘一下?

   第二个选题就是解释一个谜或者意外。谜就是逻辑上无法找到答案的现象,你比如李约瑟之谜。大家知道李约瑟在写《中国古代技术史》这套书的时候,他提出来一个问题,中国古代技术水平到了如此之高的地步,但为何近代的工业革命没有发生在中国,似乎在逻辑上没有办法解释,当然就这个问题有很多的研究。

   另外一个例子是,中国具有巨大的外汇储备,但我们为什么还要外国直接投资呢?我们实际上还在出口资本,那为什么还要外国资本投呢?这都显然是出现了一个问题。再往回看一步,中国的投资回报率实际上是非常高的,如果你能找到项目去投资,回报率可能都是 10%以上。如果是这样的话,为什么我们会有经常项目盈余呢?为什么这些钱没有投在中国而是要变为外汇储备给别人用呢?投到美国我们的回报率是多少?每年是 2%。你到中国的民间信贷市场上去,现在年利率都是 20%以上。这显然是某个地方出问题了。我们现在老说中国经济失衡,那我们能不能深入的问一些这样的问题,找到一些这样的谜,然后来给这些谜一个解释。其实中国这样的谜很多。再比如中国的法治环境非常糟糕,法院判决了也不执行,那为什么还要签合同?我到企业去调研,发现他们基本都要签合同。而且法治环境那么差,但是经济表现并不那么差,这里面到底是什么在起作用。

   再一个就是意外,你发现了和现有理论预测相左的经验事实。理论上说随着价格上升需求会减少,但你发现价格上升需求上升的事实,这是经济学上一个经典的理论,你是不是有不同的解释。总体上来说,文章要想发表,一定是你可能构建了一套理论对现有的东西进行解释,也有可能是你发现一个谜或者一个意外,这样你的问题才能抓住审稿人的眼神。这样你的文章就成功了一半,因为你发现了一个很好的问题,然后你又给出了一个解释。科斯研究所(The Ronald Coase Institute),其实就是一个很小的研究所,有几个人在做,领头的叫利·班南(Lee Benham),他办学习班给年轻人的要求就是,第一要有一个 big“wo”, “wo”就是“喔,我没想到”,也就是一个惊喜;你又能给出来一个看起来合理的解释,我是说看似合理的解释,别人看了说“哦,啊哈”,这就是能把别人的眼神给抓住。

   第三个方面,应用现有的理论来解释现象,你比如说检验现有的理论。有很多理论,前人没有检验过。然后你有新的数据,新的计量方法。比方说最近在国际经济学界比较热的是做 Emprical IO,以前做产业组织基本上都是理论模型,但现在来说理论模型做的差不多了,大家都开始做检验。用数据去检验,这个是现在很热的东西。

   新的数据也很重要,我们这里收到的很多文章,如果他真的是用微观数据做的,被拒绝的概率是极低的。一篇用微观数据做的文章,在我们那个杂志,特别是经过我的手的,大概就有 60-70%的成功概率。中国现在的微观数据极少,现在通常我们做微观研究可用的数据就 2 个,中国居民家庭收入调查(CHIPs)和美国北卡大学中国研究中心主持的中国健康和营养调查(CHNS)。其他的数据都没有公开,统计局和农业部的数据,都需要花钱买,并且都很贵。

   我在这里做一下广告,我们北大有两个数据,一个是赵耀辉老师领导做的CHARLS,主要做退休和健康的数据,现在已经做了两轮,一个是甘肃的,一个是浙江的,这个数据在CCER 的网站上就可以查到的并且免费下载,大家可以去用。在网上就可以免费下载到,这个数据对我们做应用微观研究的学者是有很大帮助的。另外一个是中国家庭动态调查(CFPS),由于数据库是北大出钱做的,所以北大先用,然后再对外公布。如果你有北大的朋友,你们可以合作。我想这两个数据,过几年以后就会成为金矿。我现在看到的就是,CHIPs 和 CHNS 已经被大家用烂了。无数的微观文章,都是用这两个数据。

   还有一个就是新的计量方法,如果你做这个也是一个很大的贡献。对我们来说做出新的方法论不太容易,但最简单的内生性问题,你如何来解决,这是可以做的。

再下面一类就是应用微观计量学,用微观经济学理论解释现象,并用数据做出证明。这个往往需要你写一个小的理论模型,因为你是应用微观经济学的理论解释现象。一个简单的例子,农村新型合作医疗是否降低农村信教的概率,我们知道人们信教其实是为了减少不确定性,信教最关键的不确定性就是死后你不知道你在哪里。其实宗教就是利用未来这种未知性,所以所有的宗教都是关于来生的。(点击此处阅读下一页)



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