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统计计量丨陈强老师来了!对!他来了!(上)

数据Seminar 2023-01-01

The following article is from 计量与统计 Author 计量与统计


本文转载自公众号计量与统计



陈强老师来啦~!





本期人物

陈强,分别于1992年与1995年获得北京大学经济学学士与硕士学位,2007年获美Northern Illinois University数学硕士与经济学博士学位,现任山东大学经济学院教授,泰岳经济研究中心副主任(主持工作)。主要研究领域为发展经济学、计量经济学及经济史。
已独立发表论文于Economica,Journal of Comparative Economics,《经济学(季刊)》、《世界经济》等国内外期刊。
独立编著的经典教材《高级计量经济学及Stata应用》第二版于2014年由高教出版社出版。
2010年入选教育部新世纪人才支持计划。






QUESTION1



Q:陈老师,如何提高本科生用计量写论文的水平,目前学校教育还不能满足,大牛老师讲的很高深对没入门的学生来说很难一下理解,请问有什么高招吗?

A这个问题一言难尽。我在即将出版的本科教材《计量经济学及Stata应用》中专门有一章,对实证研究过程乃至论文写作进行了较详细的介绍。
总的来说,还是要在实践中学习、体会与领悟。另外,对于新手,则应多向经典论文学习,研磨其研究方法与写作风格,正所谓“熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟”。





QUESTION2



Q:请问如何解释交互项呀,如a正,b负,c正显著,或者a正b正c负显著?

A对于交互项的理解,主要可从边际效应(偏导数)来看。
比如,根据你的方程,X对Y的边际效应为 a + cM。如果系数c为正,则随着M的增加,X对Y的边际效应将上升;反之,如果系数c为负,则X对Y的边际效应将下降。
类似地,可考察M对Y的边际效应,即 b + cX。
如果某项的系数不显著,则意味着在统计意义上可视其为0(不存在此项)。





QUESTION3



Q:请问陈老师计量经济学分为理论计量经济学和应用计量经济学,您主要倾向于哪方面的研究?哪个方向更容易出成果?

A我目前主要做应用计量。理论计量与应用计量的研究其实是很不一样的。前者不需要数据,主要进行数学推导;而对于后者,除了计量方法外,思想与数据同样重要。无论在理论计量还是应用计量领域,都有很高产的学者,应该更多地取决于自己的兴趣与比较优势吧。





QUESTION4



Q:现在计量方法太多,有学不完的感觉。每种方法一旦出现就会一阵风一样出一大堆文章,如动态面板面板单位根检验、svar模型结构方程,空间计量经济学,现在大家又再忙着做最接近于随机实验的双重差分和断点回归,想请教一下您,下一个热点将会是什么?

A我一向认为,应使用最合适的计量方法,而不一定是或最时髦的计量方法。因为任何计量方法都有其前提假设;如果你的数据不能满足这些假设,则无法使用。举个例子,国内很多人在处理动态面板时,喜欢使用系统GMM,认为系统GMM比差分GMM更有效率。但事实上,系统GMM要求的适用条件也更严格,比如经济需要在稳态均衡(steady state)的附近;而对于像中国这样的转型经济,假设经济一直处于稳态均衡附近,在多数情况下就有些牵强。
如果要预测未来的计量方法热点,也可以从版的Stata中找到线索。比如,刚发布的Stata 14中,包含了贝叶斯估计的内容。





QUESTION5



Q:有的时候有思路没有数据,有的时候正好相反,您一般是先有idea还是先查看手头的数据?

A这两种情况我都遇到过。最初应该是先有idea,然后去找数据。
另一方面,千辛万苦收集好数据之后,通常不会只做一篇论文。这时就会思考,这套数据还可以用来回答哪些其他问题。





QUESTION6



Q:陈老师您好,看了您的《高级计量经济学及STATA应用》,里面提到了关于半参数回归,我在stata里找到了命令语句,semipar
具体格式为:
Robinson's (1988) semiparametric regression estimator semipar varlist [if] [in] [weight], nonpar(varname) [options] nonpar(varname) Specifies the variable that enters the model nonlinearly generate(varname) Generate the nonparametric fit of the dependent variable

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我的问题是:基本语句结构是semipar y x1 x2 x3, nonpar(??)吗?
如果是,nonpar(??)里是什么变量?
解释中说, nonpar(varname)    Specifies the variable that enters the model  nonlinearly是什么意思啊?谢谢陈老师。


A对,句型正确。其中,选择项“nonpar(varname)”用来指定非参数部分的变量。之所以需要这个选项是因为,所谓半参数模型,其实是由参数模型(即线性回归模型)与一个未知函数形式(非线性)的非参数模型所构成。
具体来说,假设考虑以下半参数模型:
Y = aX1 + bX2 + cX3 +f(z) + error
其中,f(z)是变量z的非线性函数(具体函数形式未知)。则估计此半参模型的Stata命令可写为:
semipar y x1 x2 x3,nonpar(z)





QUESTION7



Q:现在大家都陷入了“经验研究”的陷阱,这种误区会对研究者产生什么样的恶劣影响呢?带有功利性的“学术研究”能有多少社会贡献度?计量方法只是一个工具而言,对于它的掌握是边学边干,还是要刻意去学呢?

A部分原因是目前的教育体制所造成。在国外,一般只有博士生才需要写论文,而我国的本科生、硕士生都要写论文。但要做些货真价实的研究其实并不容易,因此导致了不少山寨版的论文,缺乏边际贡献。但不可否认的是,我国经济学论文的一般水平在近些年来确实取得了很大进步。在我上大学时,我国经济学论文还很少进行经验研究,但这并不表明当时的经济学水平就高。
对于计量方法,在研究生或博士生阶段打基础时,当然应系统地去学习。但课堂上老师不可能把全部知识都交给你(时间也不允许),而且毕业后还会不断出现新的计量方法,因此边干边学、不断学习还是很重要的。





QUESTION8



Q:想问一下,想做计量经济史的研究,一般从哪里能拿到数据,经济史或计量经济史有哪些代表性的参考书或杂志?这会不会成为我国未来经济研究的热点方向?(按照林毅夫老师说的,21世纪将是中国经济学家的世纪,那显然,对中国经济史及计量史的研究,将不可或缺)。

A有关经济史数据的来源,可以先选定你感兴趣的某个时期、地域与主题,然后查看近期的相关论文,看看同行与前辈的数据来源。一般来说,如果你熟悉了某个领域的文献,也就知道其主要的数据来源了。当然,能自己开辟一些(哪怕是少量)的新数据来源。
参考资料应以论文为主,经济史领域的三本英文期刊为Journal of Economic History, Explorations in Economic History, 以及 Economic History Review。其中,Explorations最注重计量,而EHR则更偏重传统的叙事性史学研究;而JEH中的实证研究也越来越多。另外,一般性的期刊,比如AER, QJE, Econometrica也都发表过经济史的论文。
目前做历史计量的学者还不多,但正在变得越来越多,也算是一个小热点(毕竟是一个小领域)。其实,研究历史的意义更多地在于它对经济发展的启示。因为经济发展必然发生于历史上的某个时期(可近可远),因此发展经济学经常会涉及到对历史现象的定量研究。





QUESTION9



Q:陈强老师,您怎么看"经济学论文计量化"。很多论文都只是用数据回归一下,然后得出一些结论。数据的真实性、计量方法的可靠性谁来保证?

A用数据与计量本身并没有错。因为如果没有数据与计量,那么就只剩下理论猜想了。
另一方面,不少论文的数据与计量方法确实存在问题。这方面只能是通过同行监督来保证质量。比如,国际上的期刊越来越多地要求作者公开数据与程序,这样其他学者就可以检查其数据或程序是否有误。这是经济学研究走向科学化的重要一步。






QUESTION10



Q陈老师,您好!我特别喜欢您将计量分析纳入到历史范畴进行考量。我自己目前是经济学博士二年级,对历史计量很感兴趣,您觉得这会是未来经济学界的一个重要分支吗?如果我现在开始转向这个方向,应该做哪些准备和努力呢?期待您的回答,谢谢!

A在我看来,历史计量是一个上升中的小领域。这有几方面的原因。首先,计量方法已越来越普及。其次,越来越多的历史数据被挖掘出来(包括中国史与世界史的数据)。最后,近来的不少研究都表明,社会与经济系统的发展演化与其历史过程很有关系,并非空穴来风。
要进入历史计量的研究领域,一般要选择一个具体的时期、地域与主题,然后阅读相关的文献,并在此过程中寻找自己可能作出的新贡献。






·END·


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出处:计量与统计

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排版编辑:青酱




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