中国工业企业数据库与“天下为菊”：5天一篇论文，1个月3篇，1年36篇的“神话”-经管之家官网！

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在看我写的这个主题之前，请“菊粉们”先看我的申明。
郑重申明：一、我是硕士二年级学生。二、我不是发不了CSSCI的愤青。我只发国家自然科学基金委认可的期刊。目前已经发表及录用3篇自科期刊。三、写这篇主题是为了解放“菊粉们”的盲目崇拜，以及为“菊粉们”指导论文速成的捷径。四、看完这篇主题，各位“菊粉们”在拥有中国工业企业数据库的情况下，也能创造：5天一篇论文，1个月3篇，1年36篇的“神话”。
“天下为菊”地球人都知道。今天解剖一下“天下为菊”的论文创作神话：
首先，介绍中国工业企业数据库。中国工业企业数据库是微观企业数据库，也就是我们平时在中央新闻联播中听到的规模企业统计数据的基础数据。这个数据目前有1998-2009年，总共12年的数据。我把中国工业企业数据库的样本（全部变量）附在附件中，请大家下载。
其次，分析“天下为菊”如何蹂躏数据。下面以“天下为菊”写的最好的一篇为例（详见附件）：“天下为菊”等.异质性企业、出口与“生产率悖论”——基于2007年中国制造业企业层面的证据[J].南开经济研究，2011，3,79-96页.
一、引言、文献部分：
“天下为菊”开篇第一句话就谈到：“生产率是决定企业短期经营与长期发展的最为重要的因素”。典型的屁股决定脑袋的写法，最起码要有文献支持吧。接下来，“天下为菊”的写法是：“因为XXXX,所以,XXXXX。再接下来，“天下为菊”对各种文献的“排列”，注意我使用的是“排列”两个字，大家体会吧。
二、数据样本部分：
主要就是描述下中国工业企业数据库。我这里有疑问：既然“天下为菊”有12年数据，为何只用2007年截面数据（我觉得2007年已经失去了时效性，单个年度也不能看时间动态变化）？为何不用面板数据？难道是结果不理想？或者是不会用面板数据模型（这个可能性比较小，因为跑软件人人都会，是没有门槛的）？
三、生产率的均值检验：
对于均值检验的方法，我认为至少要有非参检验结果吧。都2011年了，还在玩简单的均值检验。
四、统计法检验“生产率悖论”部分：
这部分简直就是垃圾中的垃圾。对于模型productivityi ＝ C ＋α DEXi ＋ β1PROi ＋ β2RDi ＋ β3TRi ＋ β4AGEi ＋ γcontroli ＋ εi，“天下为菊”么有给出任何的理论模型的。只是在文中轻飘飘的写了：“笔者认为，企业利润规模 PRO 、企业研发支出规模 RD 、企业职工在职培训支出规模 TR 以及企业年龄 AGE 都可能影响企业生产率”。这是什么逻辑？难道不知道公司治理结构会影响生产率吗？怎么不在模型中加入公司治理结构变量呢？告诉大家原因：因为中国工业企业数据库没有包含公司治理结构变量。所以啊，这不是蹂躏数据吗？唉！
接下来，“天下为菊”进行了一系列严谨的检验，分行业、分地区、分注册类型和分规模进行检验。这个是值得肯定的，是比较严谨的做法。
五、出口企业的生产率与其出口规模的相关性部分：
这部分的模型EXi ＝ C ＋α productivityi ＋β 1lnYi ＋β2PROi ＋β3AGEi ＋γcontroli ＋ εi ，不知道是否要有理论支持，我对国际贸易理论不熟悉，就不评论了。
六、结论部分：
结论“（1）出口企业加工贸易的广泛存在，加工贸易生产附加值低，自主创新能力薄弱，生产率低下，从而使整个出口企业的生产率偏低，导致“生产率悖论”的存在。”这个结论还是比较靠谱的。但是，结论还显单薄。建议加强理论阐述，而不要只是根据数据库中的变量建模。
最后，写给审稿人。中国期刊质量低下是谁的责任？我想审稿人要负主要责任。审稿人们，请你们不要一看到实证的论文就感觉束手无策哦。我提点简单的审稿思路：
1.要求作者提供建模的SAS、matlab、STATA程序。
2.问作者要理论模型。么有理论模型的话，可以对其论文一顿狂批哦。
3.多重共线性问题。不管作者做没做多重共线性检验，都要求其把多重共线性检验结果附于论文后，以供评审。
4.异方差问题。记得之前看到过“天下为菊”的写了计量的总结，“天下为菊”认为异方差问题很好解决。其实，非也。“天下为菊”用的是超大样本（有上百万个样本量），当然用robust标准误是不会影响模型结果的。如果“天下为菊”研究上市公司（较小样本量），那么就会知道异方差可不是一个robust就能解决的。所以，审稿人们，对于大样本的模型，您可以要求提供其他类型的标准误哦，e.g.cluster标准误。
5.自相关问题。多重共线性、异方差和自相关是计量模型的基本漏洞哦，审稿时一定要抓住啊。
6.残差正态性检验问题。审稿人们，当你们审稿时，可不要忘记计量模型的基本假设哦。
7.遗漏变量问题。审稿人们，您可以提出一些作者手上没有的变量哦，打击那种蹂躏数据的投机作者哦。可以让作者检验遗漏变量问题，并将检验结果附于论文后，以供评审哦。
8.关于统计基础假设问题。审稿人们，您可以推翻作者用的模型的统计假设基础哦，要求其用非参、半参哦。
9.内生性问题。审稿人们，对于蹂躏数据的投机作者，您可以一招封杀他哦。您就死磕内生性问题吧。还有什么IV啊，two stage啊,selection bias通通派上用场哦。
通过以上几个步骤，我想能活下来的实证论文，不会超过1%哦。审稿人啊，这些审稿的技巧，可以加快您审稿速度，一招致命哦。
Finally，Happy new year!