经济学博士生论文写作指南(二)

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经济学博士生论文写作指南(一)
经济学博士生论文写作指南(三)


二、论文写作
尽量简短
文章应尽可能简短。每个单词必须言之有物。当你修改文章时，可以不时自问：“能否用更少的篇幅表达同样的意思？”和“这句话真的必要吗？”文章的终稿不能超过40 页。草稿应更短。（请依吾言行事, 勿仿吾行而作!）文章越短越好。

切忌重复。换而言之，如果意思已经表达过一次，就没必要再说第二次。重复带来的严重后果是，冗词赘语占用了篇幅，耗费了读者的耐心，他们不得不一而再、再而三地读到相同的意思。重申一遍，重复非常非常的糟糕。（不耐烦了吧？！）“换而言之”意味着麻烦来了。回头查找重复之处，只说一遍，说明白。

基本要点
不论是论文整体的组织架构，还是微观段落的行文，应遵循如下原则：“先说明你做了什么，而后解释它，再把它与其他备选对象或方法步骤进行比较。”例如，在描述数据处理时，应该先说“我将收入除以了家庭总人口数的平方根”；然后解释这样调整收入的重要性，最后讨论其它可能的调整方式。然而大多数作者的行文顺序恰恰相反。

预览下文和回顾前文往往标志着行文结构混乱。“正如我们将在表格6 会看到的”，“回顾第1 该文（Bond Risk Premia）系作者和Monika Piazzesi 合作，发表在American Economic Review 2005 年第1 期，其网上附录共31 页。—译者注二节”，“这一结果概述了第四节的更多分析”，这样的句子都表明，文章内容的顺序并未组织清楚。

力求准确。仔细研读每个句子。每个句子都言之有物吗？每句话都言必有中吗？

详细记录研究步骤。根据论文正文、论文附录或网上附录的研究步骤描述，研究生们应能独立复制出论文中的每一个数字。学生论文往往做不到这一点。他们的文章堆砌了冗词和废话，但我弄不清楚关键表格中的结果是如何算出来的，标准差是怎么算出来的，也不理解文中的数值模拟是怎么操作的，等等。

越简单越好。大多数学生认为，文章要吸引眼球就必须进行包装。事实恰好相反：数学越少越好。估计方法越简单越好。

脚注
不要用脚注来处理次要的、辅助性的评论。如果评论很重要，就把它放到正文中；如果不重要，就删掉它。脚注里的辅助性评论通常表明你没有理清思路，不清楚应将注释里的内容放到文中哪个序列位置。你真的希望读者停下来阅读这个脚注吗？如果是这样的话，那就把它放到正文中。你希望一般的的读者不要停下吗？那就把脚注删掉。显然，如果正文中有很多括号（内含注释），这就同有很多脚注一样糟糕。

那些一般读者确实可以跳过、但少数读者为了理解某处而可能愿意了解更多的内容，才需要脚注。长串的参考文献、简单的数学推导或其他研究步骤的描述，都可以采用脚注。

表格
每个表格都应有它相对独立的说明文字，这样可使读者快速浏览时，无需到正文中寻找诸如希腊字母的定义之类的信息就能够读懂表格里的内容。但切勿矫枉过正，把表格的说明文字写得比文章还长。在我看来，变量构造之类的细节描述就可省掉。“账面市值比”就很好了；你不必赘言六月份的账面市值比来源于Compustat 数据库。表格的说明文字的目的是让习惯浏览的读者能够理解表格，而不是替代正文中其他地方的细节描述。

回归结果表格的说明文字应包含回归方程和方程中所有变量的名称，特别是左边变量（因变量）的名称。

正文中不曾提及到的数字不必出现在表格中。表格中的数字不必逐一单独提及；“表3 第一行的数字呈U 型”这样的表述便可。“表5 给出了描述性统计量（句号）”就欠妥。如果数字不值得在正文中提及，那么它们也不值得放在表格中。

正确保留有效数字的位数，不要照搬计量软件的结果。如果某一估计系数是4.56783，标准误是0.6789，那么估计系数应写成4.6，标准误应写成0.7。对几乎所有经济学和金融学的应用而言，小数点后两到三位有效数字足矣。

合理使用量纲。用百分比就不错。报告2.3，而非0.0000023，这样读者会更容易理解。

图形
优美的图形能让文章富有生气。与冗长的数字表格相比，图形能更好地表达数据的模式和规律。丑陋或不当的图形只会浪费篇幅。同样，图形也需要自成一体的说明文字，其中应该包括图形中每个标识的定义。应对坐标轴进行标注。合理运用量纲。不要用点线绘图，因为复印以后会模糊不清。不要使用虚线绘制波动较大的序列。

写作要点
写作最重要的事情是要一直留意读者已经知道什么、尚不知道什么。大多数博士生高估了读者掌握的信息。我们头脑中并没有储存每篇论文的细节。要经常留意哪些是你已经解释过的内容，哪些是尚未解释的内容。

读者最关心的是理解你论文的基本要点。在他们理解你论文的要点之前，不会对你的论文做任何评论。我的建议不言自明—先陈述并解释你所做的，而后再佐证你所做的，最后将它同其它方法作比较。

使用主动语态。不要写：“τ 值被设为3”，“数据集被这样构造”。究竟谁做了假设和构造呢？

请在文中搜索“被”，将所有被动语态统统换掉。

使用“我”没什么问题。在独立作者的文章中，不要过于严肃地使用“我们”。“我假设τ等于3”，“我构造数据集的方法如下”。如果有“我”用得太多之嫌，常有办法可以避免。虽然语言纯化论者认为表格是不能用作主语的，但我认为“表5 列出了估计结果”这样写就可以，不要写成“我在表5 中列出了估计结果”。我自己常使用“我们”指代“你们（读者）和我”，用“你（们）”指代读者。“我们可以看到，表5 中的系数呈U 型”或者“你可以看到，系数呈U 型”，这样的表述就比较好。“U 型的系数能被看到”（被动语态）或者“人们可以看到U 型的系数”（究竟是谁呢？），这样的表述就比较糟糕。

写作拙劣的病根是作者不愿意为自己说出去的话负责任。这些作者滥用被动语态，“这一点应该被注意到”，组织混乱，首先铺陈文献最后才阐明作者思想，这些都是症状。深呼吸一下，然后勇敢地对你自己写的文字负起责任来。

最好采用一般现在时。即便1993 年已经过去许久，你也可以说“Fama and French (1993)find…”。谈到你自己的论文时也是这样；阐述你在表5 中的发现，而不是在表5 中将要发现的。

至关重要的是要保持时态一致。不要在一段的开头用过去时态，而在结尾却用将来时态。

使用正常的句子结构：先主语，后谓语，最后是宾语。不要写“行为主体在面临暂时性收入波动时用来平滑消费的保险机制是五花八门的”，而应该写：“人们采用多种保险机制平滑消费”。（我将“行为主体”这一刻板的词汇换成了更为具体的“人们”，用简单的“多种”一词替换了花哨的“五花八门”。实际上，整句都应删掉，因为这句话只是为了引出介绍保险机制的段落。这是“清嗓子”般的句子，违反了言之有物的原则。人们运用各种保险机制这一事实并不新鲜，新鲜的是这些机制的内容。

尽可能避免使用专业术语。

写作要具体，不可抽象。（这里应该插入具体的实例。）

写作小窍门
不要用形容词描述你的工作，如“惊人的结果”、“非常显著的”系数，等等。如果你的研究配得上这些形容词，世人会如此赞誉你的。

若必须使用形容词，不要使用双重形容。文章的结果肯定不是“非常新颖的”。

使用简短的词汇，勿用繁复花哨的词汇。“用（use）”比“利用(utilize)”好，“若干(several)”比“多种多样的（diverse）”好。

这是个惯例：优秀的作家通常认为从句引导词“这样（that）”之前的所有内容都应删掉。

重读上一句中“从句”之前的内容，你就会有所体会了。例如，“应该注意到这样的情况”就非常冗赘。开门见山，说你所想说的即可。“表明这样的情况是很容易的”其实意味着并不容易。

在文中搜索“这样（that）”并删掉它们吧。同样，请删掉“此处有必要特别说明一下”这样的话。直接说明就是了。这些词句都违反了言必有中的原则。句中的要点真的“应该被注意到”吗？抑或这只是干巴巴地引出了话题？

给孤立的“这（this）”一词加个对象。“这表明，市场的确是非理性的„„” “这”指的是什么呢？“这”的后面永远应该有一些内容。“这个回归表明„„”就很好。更一般地说，这（不对，这里应该写成“这个规则”）可帮助你避免“这”指代前文不明确的东西。通常读者的短期记忆中，会有两三项事物可以用代词“这”来指代。

连字符常被误用。下面是JFE（Journalof Financial Economics）的体例：“连字符可用来连接名词前面的复合修饰语（例如，after-tax income, risk-free rate, two-day return, three-digit SICcode, value-weighted index）；若名词前面的修饰词是以„ly‟结尾的副词（例如，previously acquired subsidiary, equally weighted index, publiclytraded stock），不适用连字符。只要不产生歧义，连字符都可省略，但全文应保持一致。”请注意，使用连字符并不是强制性的，大可不必生造出这样的怪物词汇“continually-rebalanced-equally-weighted portfolio”。其他情况下则不必使用连字符，比如，“The paper focuses on small-stocks.” （这里的连字符应该去掉。）

人们常会遗忘希腊字母在文中的含义。在文中易被忽略的地方定义希腊字母，随后又不加解释地直接使用（“ 时拟合得最好”），就会使大家不知所云。应在显眼的地方定义希腊字母。最好给希腊字母加个名称，然后同时提醒人们字母的名称和数值（“我发现，当替代弹性θ等于3 时，拟合得最佳）。在这里，些微的重复并无坏处。如果之前的一两段话里已经提到了字母的名称，这里就可以直接使用字母了。

删掉“X 是我的后续研究”。没人关心你的研究回忆录，更不用说你的未来计划和理由。不要使用“举例式的检验（illustrative test）”或者“举例式的实证研究”这样的词汇。不要做举例式的实证研究。要么做真正的实证研究，要么不做。用你自己都不信服的方法来举例做实证研究，只是浪费篇幅罢了。如你非要做这样的举例式实证研究，这就等同于告诉读者这些研究无关紧要，这只会使读者很快昏昏欲睡。

不必对模型作“假设”。不要说“假设消费者具有幂函数型的效用函数”（当然，更加不能写“效用函数被假设为幂函数型”，对吧？）你描述的是模型，而不是现实，所以你大可直接陈述模型的结构。“消费者具有幂函数型的效用函数”（“在这一模型中”是不言自明的）。需要改变现实世界的条件时，才需要“假设”。比如，“我假设需求曲线没有移动，所以价格对销量的回归就可以识别需求曲线，而不是供给曲线。”

句子中要尽量减少从句的数量；尽量减少用标点分隔的、非独立句子成分的数量。

“Where”指代地点。“Inwhich”指代模型。不要写“models where consumers have uninsuredshocks”，要写“models in which consumers have uninsuredshocks”。


不要缩写作者的姓名，例如，“FF 认为，公司规模的确很重要”。写全所有人名并不会占多少篇幅。你不也希望别人缩写你的名字，对吗？

在作者脚注里，宜对帮助过你的人表示感谢。我不会加上文责自负之类的话语，因为这是不言自明的。我也不会在致谢中逐一提及我应邀参加过的所有研讨会。并不是我不懂感恩，而是篇幅有限无法容纳长长的名单。

不要以风雅的名言警句开头。

不要滥用斜体（我自己就用得太多了）。如果句子中不用斜体，需要强调的地方就会被混淆，这时就可用斜体—但在这种情况下，你或许应该改写句子，明确需要强调的内容。（是谁在这儿嚷嚷引起注意？）

说明因果关系的方向时，从单一方向讨论即可。对于“当简在跷跷板的一端向上（下）运动时，比利则在跷跷板的另一端向下（上）运动”，括号中的内容分散读者的注意力。如果必须强调双向因果，可加上“反之亦然”。

每个句子必须有主语、谓语和宾语。句子不能像“No sentence likethis”这样。

三、实证研究的诀窍
这些诀窍讲的是“如何进行实证研究”，而不仅仅是“如何写实证论文”；但总的来看，“做”和“写”的差别并不大。

实证研究中最重要的三点是什么？是因果识别（identification）、因果识别、因果识别。务必阐明因果识别的策略（当然，首先要理解因果识别的策略是什么）。许多实证研究可归结为“A 导致了B”，通常用某种回归估计进行佐证。你要解释你所看到的数据中的因果关系是如何被识别的。

1. 要描述哪些经济机制导致了自变量（右边变量）的差异。不过，上天赐给我们的真正的自然实验是少之又少的。

2. 要描述清楚残差中包含了哪些经济机制。除右边变量（自变量）外，导致左边变量（因变量）变动的因素还有哪些？

3. 因此，需要从经济学的角度说明扰动项为何与右边变量不相关。除非你做好了前面两项，要不然你无法解释清楚这一关键假设。

4. 从经济学的角度说明为何工具变量与右边变量相关，但与扰动项不相关。

5. 工具变量和控制变量之间的差异是什么？将y 对x 回归，何时z 应作为自变量加到右边，何时z 应作为x 的工具变量？

6. 对你所报告的每一个估计数字，要说明数据中哪些变量的差异导致了估计结果。例如，加入固定效应之后，相应的解释会截然不同。在回归方程中加入公司固定效应后，每个公司内部的时变因素会影响回归系数。若回归方程中没有加入公司固定效应，回归系数往往取决于在某一时刻上各个公司之间的差异。

7. 你确信你看到的是需求曲线，而不是供给曲线吗？要想澄清这一问题，请自问“你在对谁的行为建模？”例如，你感兴趣的是利率如何影响住房需求，并用新增贷款量对利率作回归。但如果其他因素导致住房需求变得很大时，住房抵押贷款需求（以及与住房抵押贷款需求相关的其它贷款需求）也会抬高利率。你的暗含假设是需求曲线是不变的，价格的提高会降低需求量。但数据可能是因为供给曲线不变而产生的，从而增加的需求会抬高价格，或者需求与价格交互攀升。你是在对房屋购买者的行为建模，还是在对储蓄者的行为建模呢（储蓄会如何对利率变动做出反应）？

8. 你能肯定不会是y 导致了x？或者z 同时导致了y 和x？看看下面反向因果关系的例子吧。例如：前一个例子也是一种因果关系：究竟是利率变动导致了住房需求的变动，还是住房需求的变动导致了利率的变动呢（或者是整体宏观经济状况同时导致了利率和住房需求的变动）？

9. 仔细斟酌自变量中应包括哪些变量，不应包括哪些变量。大多数论文中引入的自变量过多。大可不必把决定y 的所有因素都作为自变量。

a. R2较高通常是坏事—这意味着回归方程是左脚的鞋子数量 = α + β×右脚的鞋子数量 + γ×价格 + 扰动项。右脚的鞋子数量不应该作为控制变量。

b. 不要做这样的回归：工资 = a+ b×教育程度 + c ×行业 + 扰动项。固然，加入行业变量是会提高R2，并且行业变量也是影响工资的重要因素(如果你做好了前述的第2 项，它应该在扰动项里)，但教育的主要目的是帮助人们进入更好的行业，而不是从助理汉堡师傅擢升为首席汉堡师傅。

只报告估计值和p 值是不够的，要说明数据中导致估计结果的事实或规律。Fama 和French1996 年的论文《多因子解释》(Multifactor explanations)便是一个很好的例子。按照过去的文献惯例，只需要报告一个数字：GRS 检验。Fama 和French 展示了每个投资组合的期望收益和β值，并说服读者相信期望收益的规律与β 值的规律相吻合。虽然GRS 检验糟糕透顶，但该文提出了近15 年来最成功的因子模型！他们之所以成功了，是因为他们揭示了数据背后的固有规律。

务必阐明结果的经济上的重要性。除了说明核心数字统计上的显著性外，还应阐明它们在经济上的重要性。特别是对大型面板数据集，即便是极小的经济效应，在统计上也会显著。（对于大型面板数据集，若t 统计量为2.10，估计出来的效应确实非常微小！）

当然，每个重要的估计值都要报告其标准误。

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