写作指导

量化论文正文规范结构与写作逻辑

时间：2022-09-03 10:11 所属分类：写作指导 点击次数：

　　大部分经济学、金融学、会计学或者管理学文章基本相似。可能会稍有不同，这取决于你的具体学科。就上述专业英语论文正文的要素结构以及各部分需要注意的重要问题，我们做如下分享：

　　一、Literature review（文献综述）

　　写文献综述时，记得要给予其他人认可。如果你在文献中提到自己文章中的研究是学术界首例，那么说这话之前，你要好好思考一下自己是否做到了，即使是，也一定要先仔细查阅一下前人文献，尤其是研究手稿(working paper)。很多审稿人读到这句话时，他们会想“这篇并不是首次研究该问题的文章，有其他三篇也做了同样的事情”。因此，这样的语言其实是夸大了自己文章的贡献程度，也表明作者并不了解该领域内最新的研究成果，反而会给审稿人留下不好的印象。

　　此外，在做文献综述时，最好不要把之前所有的文献都批评一遍，因为你所批评文献中的某位作者很可能就是你的审稿人，所以不要得罪他们。你们中很多博士生正处在自己职业发展的初期，这样做，对你的学术生涯可能不会有很大的正向帮助。

　　还有一点要注意，不要在文献综述里把该领域的所有文章都提到。你只需要详细阐述5到6篇与你文章关系最为紧密的论文，简要总结1到20篇与你文章有关但不那么紧密的论文。对于前者，你一定要谈到它们的主要发现是什么、与你文章有什么关系，以及文章之间有哪些异同。比如说，你的研究方法是否不同于之前的文章?你是否用了新的数据库、理论模型或者实证模型?你是否用了一个新的识别策略(identification strategy)?你是否从一个更广阔或更具体的角度回答了问题?

　　写综述时，一定要记住你有两个目的：一是向审稿人展示你了解自己的研究领域;二是在你动笔时为自己的文章打下基础。通过综述他人文章来给自己提供某种威信，让你的文章变得更有意义。

　　二、Hypothesis（研究假设）

　　不同学科，研究假设的要求也有所不同。对于某些学科领域，它的文献综述和前言有时候是放在一起的，有时候根本不需要放在一起。如果放在一起，你的前言通过阐述文章做了什么，研究问题是什么，来阐述研究假设。如果你需要单独写研究假设，那么，该部分通常用1到3页的篇幅，且要阐述你的研究假设与实证结果相一致。

　　虽然你的发现可能是X和Y正相关，研究假设是“X和Y正相关”或者“X对Y有正向影响”，但在讨论时，一定要列出正向和负向影响这两种可能性，因为你需要增加研究假设的弹性。如果不这样写，这也可能成为审稿人拒稿的第二个理由。

　　三、Data and research design（数据和研究设计）

　　数据部分通常用1到2页完成。你需要描述数据的来源、样本时间段，是否有横截面数据、时间序列数据、面板数据，你的观测单位是什么?你的观测数量是多少什么?同时要讨论数据的局限性，比如说是否遗漏变量、遗漏观测结果、是否存在抽样调查偏差，你的样本数量是否充足等诸多问题。此外，可以详细讨论一下，你的文章与之前的文章是否使用了同样的定义。在这部分结尾处，你可能要对数据进行描述性统计，并讨论这些统计是否与文献使用同样或类似的样本。部分学科可能还需要相关矩阵(correlation matrix)，但相关矩阵并不是必备的。

　　数据部分完成之后，就到了研究方法环节。描述研究方法，就好比做实证研究，大家都知道这样一个内生性问题，抽烟可以引起指甲变黄，抽烟也可以引起肺癌。但如果用回归分析统计把指甲变黄的数据跟人们患肺癌的数据放在一起，我们会发现二者是正相关的，而且结果可能非常显著。但是我们能据此推导出指甲变黄就会导致肺癌吗?不能，因为是抽烟导致肺癌，而非指甲变黄所致。所以，这是阐述实验方法时一定要注意的问题。

　　研究设计大概是1到3页。这部分主要写如何做实践研究。实践研究最重要的事情是通过论证解决内生性问题，所以你需要就识别策略提出令人信服的论点。通过这种研究方法确认x对y不仅仅有且只有因果关系，一定还存在其他关系。因此要将研究方法，如最小二乘法(OLS)，工具变量法(IV)，双重差分法(DID)、倾向值匹配模型(PSM)或者断点回归法(Regression discontinuity)等具体化。但要注意，用到这些研究方法并不意味着这就是一篇计量经济学的文章，也可能你只是在自己的文章中用到了这些计量经济方法。假设读者了解这些计量研究方法的基本概念，但他们不知道你是如何把这些计量方法用在你的实践研究里的，所以需要告知读者。此外，如果你的研究方法中有任何方程，记得给它们编号，如方程一、方程二、方程三。

　　那么在研究设计中，到底要介绍哪些东西呢?

　　(一)介绍计量研究学的基本方法;

　　(二)解释每个变量和兴趣参数;

　　(三)为什么你选用的研究方法能证明x和y的因果关系;

　　(四)你的研究方法是否是从理论中推导出来的?它在以前的实践研究中使用过吗?(给出证明)

　　(五)为什么某些变量包含在内，而其他变量不包含?(解释控制变量)

　　(六)你的研究基于哪些假设?(告知读者你的识别策略可以解决x与y的因果关系)

　　(七)除了回归分析，你还用了哪些方法?

　　稳定性检验确保你的主要发现稳定，不会受到其他因素的影响。以上是你需要在研究方法里介绍的东西。

　　四、Theoretical model and empirical prediction（理论模型与实证预测）

　　如果是一篇理论的文章，那么就要阐述文章的理论。此时要注意，一定要用最通俗易懂的方式把模型介绍给读者。当然，理论模型要与其数据保持一致。推导理论模型时，切勿告诉大家一个模糊模型，等到检验模型时又提出一个专业化模型、一个尖锐的模型，没有很多假设。虽然假设较少的理论模型贴近现实生活，但同时也很难推导，且不容易被普通读者理解。所以模型如果太难，你需要把最难的部分放在附录里，在文章正文部分介绍专业化模型。这样读者才会觉得通俗易懂，也能理解模型的中心思想是可以推导出实践研究的预期观点。推导理论模型时一定要把理论模型的预测结果列出来，并将其与实证数据检验的预测结果对比。没有预测结果的理论模型不会引起大家的兴趣。

　　五、Results（结果）

　　结果部分主要回答两个问题：一，应该列出多少实践研究的结果?第二，如何把实证结论告知读者，让读者尽快理解我们的主要发现是什么?一般建议从最主要的结论开始写，其次，不要做数据描述。除非为了跟前人研究做比较，否则不要照搬前人文献里的结果。最后，不要把你用过但未发现结论的结果给别人看，一定要把最主要的发现告诉别人。因此在介绍主要结论时，不要提到基本概念，读者不需要了解这些。你只需要告诉读者，他们为了理解你的主要发现，应该了解哪些东西。一个最基本的法则就是对于任何一篇实证文章，表1给出汇总统计数据，表2给出主要结果。这不需要理由，好比就算把美女照片放在文章最后一个表格，也没有人会耐心读到那个地方看美女。所以一定要放最前面。

　　先说第一点，如何判断你需要展示多少实证研究的结果呢?你要掌握的一点是，少即是多，不需要把所有实证结果放在正文里。整理图表时，除了基线回归，其他回归里面不需要展示控制变量，只需要把与你相关的报出来。但在精简的同时，也要注意同行看了你的文章之后，能通过文章阐述的内容复制你的结果，即信息精简但充足，切勿让你的文章失去复制的可能性。别人能够用的结果，也就证明这个文章一定是对的。做完这些后，可以讨论一些稳健性检验，其中重要的检验放在正文里，其余的可以放在附录。

　　第二，如何描述实践结果?讲解表格里的实践发现时，在每段的第一句话阐述该表的要点。例如，这个表告诉我们x跟y之间是一个什么样的关系，注意保留小数点后两到四位，并在所有的表格和文章中保持一致。除了讨论统计学上的显著性，还要强调经济学上的显著性。比如，X增加一个标准差与谁相关?与Y的标准差变化相关。经济学的显著性非常重要。如果是实践文章，一定要在讨论实践结果时回到假设检验。另外，如果你的论文有假设，则需要讨论实证结果是拒绝还是支持假设。上述步骤完成后，可以讨论控制变量的系数是否符合经济学的预期，或者它们是否与文献中的发现一致。

　　最后，还有以下几个小建议：

　　(一)记录那些非常奇怪、数目过大或与之前文献不同的系数，哪怕是控制变量的系数。

　　(二)讨论实践结果时，注意变量单位，读者只有了解单位后，才能够理解你发现的经济学上的鲜有性。

　　(三)讨论研究方法中存在的弱点或者偏差。可以比较一下自己的结果跟前人完成的结果，看看后者是否支持相关经济学理论。

　　(四)实证部分一定要得出结论，总结你有什么发现，因为人们看完表格结果后，往往会忘掉你的主要发现是什么，所以最好在此处强调一下。

　　(五)讨论你的发现还有哪些不同可能的解释。

　　(六)讨论这篇文章的发现能给未来的研究者提供哪些方向。