經濟學論文寫作中的數據

2020-09-05 常四荒學經濟

眾所周知，經濟學是一門實證主義的學科，因此在經濟學的研究過程中，數據是必不可少的。儘管現實中也有一些做純理論的學者，但是絕大多數經濟學論文都是實證研究（據說高達90%），需要運用相關的數據，或者檢驗已有的理論學說，或者根據數據所揭示的變量之間的關係，去發展理論。那麼，經濟學中所用到的數據都是什麼樣的呢？

從宏觀的角度來看，經濟學研究所用到的數據可以分為宏觀數據和微觀數據，前者指是的國家層面或者地區層面（如省份、城市）的數據，而後者則指是的企業層面、個人或家庭等微觀個體層面的數據。那麼，宏觀數據和微觀數據空間孰優孰劣呢？

坦率地說，二者各有優缺點。宏觀數據較為容易獲得，然而由於它過於"宏觀"（如跨國研究中一個國家某年的經濟增長只包含一個數據點），許多可能的影響因素無法在計量模型中捕捉到，而導致宏觀數據的研究往往不能揭示更為精細入微的內在機理；同時，宏觀數據的易得性，使得某個研究者的數據和其他人相比，並不具備獨特性，你能得到的數據別人也能得到，這導致的結果是，研究者往往需要追求模型的複雜性或者研究話題的新穎性，這也是宏觀經濟學模型往往較為複雜的一個重要原因。

隨著經濟學研究越來越深入和精細，學者們對微觀數據的使用也越來越普遍。微觀數據允許研究者對經濟社會的各個方面及其相互關係看得更"微觀"，可以幫助他們更好地揭示經濟社會運行的內在機理，然而其最大的劣勢便是難以獲得，或者說，獲得它們的成本非常高昂。

一般而言，研究者通常用到的微觀數據包括如下三種：一種是通過實地調查所獲得的數據，如國內最為知名的CGSS資料庫、CHIPS資料庫和CHARLS資料庫等；二是通過實驗獲得的數據（包括田野實驗和實驗室的實驗），這類數據由於可以人為控制一些不重要（或研究者不關心）的變量而非常適合進行因果關係的研究，不過它的成本實在是太高了（尤其是田野實驗），因此現實中使用這類數據的研究者也不是那麼多；還有一類數據是研究者自己收集、整理、構建的資料庫，這類數據分散地存在於現實中（如網絡上或者檔案室裡），但是它們往往不是現成可用的，需要研究者自己進行整理，將其變為可以做實證分析的"乾淨的"數據。如近兩年一些研究者手動收集中國裁判文書網中的法院判決書，通過閱讀裁判文書而構造相應的微觀數據，進行法經濟學的研究，得到了非常有趣的研究結論，又如有些人使用網絡爬蟲技術，從購物網站獲取大量的交易信息而構造自己的微觀數據集，再如計量經濟史領域的學者往往需要從古代的縣誌等檔案資料中，將文字信息變成可以做計量分析的微觀數據。微觀數據的難以獲得性，使得運用它們進行的研究往往非常珍貴，尤其是前述第三種類型的數據。

北京大學的姚洋教授曾說過，投稿到《經濟學》（季刊）的文章，如果使用的是微觀數據，最終會有60% -70%的錄用率，尤其是經過他自己處理的文章。這也啟示經濟學專業的同學及學者們，一定要多在數據上下功夫，特別是自己手動搜集、構建的數據集，數據做紮實了，才更有可能產出高質量的研究成果。

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