上财经院李志远(国际经济学，产业组织，应用计量经济学)8.27在线访谈

fencruise 发表于 2015-8-26 09:13
李教授您好，我的问题不知道属不属于您的研究范围，就是：目前中国A股领跌全球股市，7年魔咒似乎又要到来， ...

你好。股市涨跌及其发展确实不属于我的研究范围。但我对于中国经济的转型有一点想法。我认为在全球化的背景下，中国经济的转型关键在于实现从工业生产为主到服务业为主的过渡。新一届ZF提出的农村土地流转、产业转型升级、大众创业、万众创新等许多经济改革举措都在贡献于这一过渡过程。因此，我一方面不希望股市的涨跌影响到实体经济的稳定，从而破坏我国经济转型的过程，另一方面也不希望股市的变化动摇我国ZF在经济转型改革问题上的愿景与长期目标，特别是不希望看到股市的波折导致ZF出台一些短期有益长期有害的政策。

lyl335759155 发表于 2015-8-26 10:17
李老师，您好，我有两个问题。一，当前国际经济学的前沿是什么？二，如果更好地将产业组织理论与国际经济学 ...

国际经济学本身是一个问题导向的学科，任何关于有助于我们理解国际经济运行的问题的研究都是有价值的，都是前沿的问题。所以，就研究的问题而言，国际经济学的研究更像一个饼，各个角度的研究都在不断地向前拓展。当然，在这个饼中，有些部位可能更加突出（所谓的前沿？），但我们不能被这些部分突起所限，而更应该去探究那些我们认为更为根本而未知的问题。因此，作为一名研究者选择研究问题，只要你提出的问题是现有的文献不能够回答的，又有助于我们进一步深入理解国际经济的运行的，我认为都是值得投入探索的问题。
当然，现有的国际贸易研究中有些趋势值得我们注意。一是国际贸易的研究进一步的微观化，细节化。一个例子比如关注出口商与进口商的互动。在之前的研究中，我们不关注中间商，模型中只抽象认为生产商直接出口产品到外国。但在实际的运行中，中间商与厂商的互动，中间商与中间商的互动，都可能极大地影响了国际贸易的形式与数量。现有的研究正在这种微观刻画上形成进展。二是理论模型关注重点从传统贸易到globalization或offshoring的转变。Offshoring是一种新的形式的贸易，其交易产品是中间产品，而非最后消费品。这种新的贸易形势是否有独立于传统理论模型的特点还是可以直接用传统模型来解释？构建新的关于offshoring的模型是否能够带来我们对国际贸易的全新理解？这些问题都值得我们投入研究。还是那句话，只要你觉得有意义的问题，现有文献解释不了的，我都觉得是好的问题。
关于如何更好地将产业组织与国际贸易结合起来，因为我认为国际贸易是问题导向的学科，所以如果某些国际贸易的问题使用产业组织中的一些进展能够更好地进行研究，那么这样就是很好的结合。要做到这一点需要对两个领域都比较熟悉，需要在两个领域有长时间的浸淫，这很不容易做到。

wenwen2009 发表于 2015-8-26 10:28
李老师，您好！
我正在学国际经济学，提的问题比较低级。比较优势理论可以解释相对价格差异。比如A国的X、 ...

在自由贸易的情况下，任何一种产品在两国市场上的绝对价格都是一样的。因此，并不存在绝对价格劣势。A国的生产效率的绝对优势将转化为A国劳动力相对B国劳动力的工资premium，因此，两国产品价格在国际市场上均衡时将达到一致。这是均衡的必然要求。

analysismath 发表于 2015-8-26 11:52
李老师，您好！请问大数据对于产业组织，和国际经济学的研究有什么影响？您本人的研究有用到所谓的大数据么 ...

我本人的研究目前没有用到大数据。但是，我认同一些学者的观点（忘记是谁说的了），理解问题的关键还是在于分析。尤其是经济学中最关注的causal relation。大数据提供给我们更好的工具、平台和对象，但思想与分析却是大数据提供不了的。我们不应该局限于获得数据中的correlation，更重要的是通过分析与理性思考来理解经济运行的机制。
当然，大数据的可得性有可能会给经济学研究的问题带来突破。就像在国际贸易领域中，企业层面数据的可得性带来了国际贸易理论的突破（以2003年Melitz的文章为代表）。我们应该关注大数据及其使用的后续发展。

econofutmist 发表于 2015-8-26 16:22
李教授您好,我是财大的学生,开学马上大三,想问一个无关学术的问题.不知道您有没有感觉,财大现在的气氛越来越 ...

你好。不知道你是如何产生这种感受的。这与我自身的感觉很不一致。从教师而言，就我的经历，上财的很多学院，经济学院，金融学院，SIBA等等都有一批严肃的学者投身于学术研究。上财的整体氛围是非常学术化的。我希望你可以更主动地去接触本学院或外学院的专注于研究的老师，不要被身边几个负面的例子所影响。至于上财的同学就很难说了。毕竟大部分同学毕业后是要找工作而不会继续深造做研究的。目标导向的话，确实也应该大部分同学想着如何赚钱，想着如何找到好公司的好工作。但是，如果你自己感兴趣于学术问题，想做研究的话，就应该去努力追求自己的目标。如果你想将来投身于学术研究的话，上财其实可以提供一个很好地平台。

chonghuihedong 发表于 2015-8-26 17:53
国际经济学在中国还有什么新话题可以研究？好像什么都有人在做，都一群人在做。

同样一个问题可以有很多人研究，但是一个崭新而深刻的思想可能只能由一个研究最深入的人获得。能够研究新的问题固然好，但是即便是很多人在研究的话题，你也可以研究到别人没有达到的深度，发现别人没有注意过的新机制。当然，从一个非常popular的话题中看到别人看不到的东西，确实需要不断地深入的问问题，一层一层的追问后，你会发现很多有新意的问题。

shaode01 发表于 2015-8-27 00:59
关于变量的内生性，如果模型一不小心出现了内生变量怎么办，会对模型结果产生什么样的影响呢？我们有哪些 ...

计量模型中的内生变量对回归估计的影响就是产生偏离causal relation的bias。判断某变量是否是内生变量主要依靠模型与直觉。实证研究中，在我们认为某变量是外生变量时，一个主要的工作就是尽可能的排除一切可能引起该变量内生的情况。这是一个颇能体现研究者素质的工作。当我们判断某变量为内生变量后，内生性的处理就是一个比较难的问题。最直接的解决方式是引入工具变量。因为工具变量要求外生，因此判断工具变量的外生性与判断因变量的内生性方法是差不多的。当然一个合适的工具变量不仅要有充分的外生性，还不能是一个弱的工具变量。

shaode01 发表于 2015-8-27 01:00
R^2是不是在所有模型中都很重要（如多元线性回归的R^2和Logistic回归的伪R^2,它们是一样的么？）。同时， ...

取决于你研究的问题与你关注的重点，R2可能重要也可能不重要。在多数判断causal relation的实证研究中，我们主要关注某一变量是否对另一变量产生显著影响，这种情况下，我们就主要考虑该变量的系数是否显著，而不需要太关心R2是否较大。但是，在其他一些问题中，如果模型对于数据的拟合比较重要的话，R2就是一个比较重要的statistics。

shaode01 发表于 2015-8-27 01:02
我们在文献中经常看到有些变量取了对数，有些变量加了高次项（如2次），凭什么对数据进行这样的处理呢？

取对数对于skew程度严重的数据有好处，可以减小异常的数值对模型的估计的影响。至于加高次项的变量，可能是模型中认为该变量对因变量的影响是非线性的，高次项可以部分捕捉这种非线性的关系。

感谢大家的热心提问。这次的访谈就到这里。如有任何问题，欢迎线下与我联系讨论。