统计计量丨陈强老师来了！对！他来了！（上）

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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