上海财经大学经济学院
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&&& 日，张征宇老师接受人大经济论坛在线采访，以下为张老师在线访谈问答汇总：
Q1:坛友bobcats：
&&& 非常想了解张老师，如何在一个国内的学习环境中走向国际学术领域，特别是撰写国际期刊论文的。除了自身努力学习，还应注意哪些方面的综合能力和利用好各方条件。
&&& 在自然科学领域，发表国际刊物(SCI)期刊早已经成为风尚，相比之下，国内社会科学研究对国际刊物发表的提倡则是最近十年内的事，尽管在国际化方面比自然科学慢了不少，但是进展确很快。现在一些国内知名综合性大学和财经类大学都开始对经济类、管理类、金融类等刊物按其发表的难易程度进行了分区。这点就说明目前的趋势是，经济学研究对国际刊物发表的重视程度会与日具增，并最终形成国内权威刊物（经济研究，管理世界，中国社会科学）和那些质量良好的经济学SSCI期刊各占半壁江山的局面。之所以国内那些老牌权威刊物在未来仍然有一席之地，是因为经济学研究一定要和中国国情相联系，因此那些好的中文期刊仍然具备相当的发表价值。
&&& 在发表国际论文方面，我觉得首先不要刻意把中文期刊和外文期刊看成对立的。首先是论文本身的质量。拿应用经济学论文来说，一篇立意深刻，角度新颖，计量模型论证严密的论文无论在中文期刊和外文期刊都可以发表。接下来才是语言和写作习惯问题。这方面应该自己多读同类型的文献，自己领悟introduction 部分应该如何写，一些常见的表达是怎样的，有条件的话，第1-2篇外文论文可以找同方向的前辈coauthor,这些都是尽快入门的途径。
Q2:坛友honglajiao88：
&&& 张老师好，我是一名计量经济学的初学者，高校教师，今年想考博士，其中《计量经济学基础》是考试内容之一。我想请教张老师，对于我这样没有一点基础的考生，如何才能高效地复习好《计量经济学基础》课程，该如何着手去复习比较好？考试内容包括：一元、多元线性回归模型，非线性回归模型的线性化，异方差、自相关、多重共线性。请给予指点，谢谢！
&&& 去找一本适合初学者的经典教材看吧，例如我给本科生上课用的wooldridge的计量经济学导论，我觉得就是一本不错的教材，这本书的主体部分非常浅显，但是如果加上后面的数学附录部分，其难度其实堪比硕士阶段的教材了。
&&& 另外鉴于计量经济学本身逻辑性极强，不要尝试去生硬的记忆其中的模型和方法，请把整本教材看成一本故事书，学完后合上书，把整个教材的脉络用自己的理解写出来，那就能理解所有的计量模型和方法的诞生都是自然而然的事。
Q3:坛友sunlei7788：
&&& 想问下张老师，想系统的学习下计量，要怎样规划？有什么书籍推荐吗（最好是从入门到高级一路学下来）？如果是从上研究生开始学要注意些什么？
&&& 如果是做应用研究的话，想要系统学习计量没有想像的那么复杂，按我的看法只要读2本书，首先是读一本国外大师写的本科生难度的教材，例如wooldridge的导论或者象James H. Stock， Mark W. Watson写的计量经济学教材即可，第2本是根据自己的应用领域，大致来分比如做宏观货币的可以看时间序列分析的教材，做劳动经济的可以看一本微观计量经济学的教材，做金融市场的可以看金融计量经济学教材。
Q4:坛友ggjysh12：
&&& 老师您好！我现在主要研究文化消费行为，感到微观领域比较困难是：数据。特别是效用研究和消费行为分析，很难量化。计量经济学在宏观研究方面用的很多，主要是宏观数据较多，而微观方面的数据没有现成的，只能借鉴心理学的量表和市场调研技术。但是，现在看来没有计量和数理模型的文章很难发表。请问：还有什么办法得到想要的微观数据？
&&& 的确，应用研究的质量很大程度取决于数据的独特性和高质量。想要获得专门的微观调查数据，特别是高质量的，恐怕只有进入你所在方向的那个小圈子，进入的办法之一就是多和你所在方向的人交流，和他们合作，一开始可以参加这方面的学术会议，在会议上结实和你方向一样的人。一般圈子里的人都有自己的独门数据。另外你以后有了自己的科研经费，和科研团队，就可以自己花钱组织人去搜集数据，甚至建立数据库。如果只是新手，恐怕这个过程是比较漫长的。
Q5:坛友YJ：
&&& 老师您好!如何运用微观经济进行有效的政策分析,这是否存在一个大致的分析框架?
&&& 简单的政策分析用回归模型就可以完成，但是回归模型在推断经济变量的因果性方面通常加了许多苛刻的条件，例如线性，系数始终是一个常数，因此目前比较主流的政策评估工具是heckman等人发展起来的处理效应模型，或者更大范围上称为反事实分布的推断(inference on counterfactural distributions)，这一方向也是目前微观计量经济学的前沿方向之一，在劳动经济学领域，例如工资分解方面有许多应用，你可以去看计量经济学手册里heckman有关政策评估的那三章，那里有详细的介绍。
Q6:坛友走来走去：
&&& 张老师好！请问如何才能快速地找到适合自身条件的研究方向，并且如何解决计量方法与实际问题的合理连接，是先掌握计量方法重要还是先找到具体研究方法重要，谢谢!
&&& 找到适合自身条件的研究方向取决于2个方面，首先是你自己的背景，比如你数学基础如何，人文历史知识如何，是更喜欢逻辑推导还是更喜欢文字上的论证。如果是前者，你可以考虑研究理论性强的方向，如果是后者，你可以做应用性强的，比如发展经济学等。另外在选定方向前，不妨对经济学各分支都做一简要了解，看看自己到底喜欢哪个分支，同时要了解各个分支的前沿发展是什么。总之自身的背景+前沿发展的了解会让你快速找到适合自己的研究方向。
Q7:坛友道心佛：
&&& 张老师你好，我在平时的学习和阅读中发现，现在一些作者偏爱所谓的&计量经济学模型&，首段分析背景，然后罗列数据，最后分析结论。我想问一下难道真正得计量经济学研究就是这样吗？如果不是的话，有没有什么措施可以减少甚至杜绝这种现象呢？
&&& 首先，作为应用经济学研究的基本范式，你说的这些或许并没有错。区别只在于其中实质内容的高下之分。例如同样是计量分析，可以做的百般严密，令人信服，多从角度多侧面反复论证延伸，最后都可以印证提出的假说，且与人们的直觉不矛盾。也可以做的十分粗糙，跑几个回归就完事。其实就从做应用经济学研究本身来说，计量方法不是一开始需要考虑的问题之一，至少不是一个十分重要的问题。重要的是提出一个有趣的问题，然后把这个问题说清楚。如果你能提出一个充满新意，令读者感到有趣的小问题，并且不用高深的计量就说明清楚了问题，这就是一篇好的应用性论文。国内许多论文充斥计量分析的技巧，但是提出的问题并无新意和有趣性可言，你完全可以把这种计量技巧看成是对其内容苍白的无力掩饰。
Q8:坛友hewliu：
张老师，您好！
&&& 有一个微观计量问题向您请教。基于大样本微观数据，使用联立方程（结构模型）和（stata）reg3估算创新与生产率问题时，遇到了R_sq（判决系数）为负数的情况，不知道如何处理？谢谢！
&&& r2为负一般是2种情况，一种是没有包含截距项，一种是采用了调整过的r2定义，而非原始的sse/sst的定义。
Q9:坛友kerrydu：
张老师，您好！
&&& 最近在学习计量，碰到一个问题，向您请教一下。外生性条件不满足下，MLE估计是否是一致估计？OLS，GMM估计的一致证明都有用到外生性条件。但在MLE一致估计好像没有用到，是否MLE估计就不需要外生性条件？谢谢！
&&& 好问题，本质上mle也需要用到所谓的外生性条件，这是因为 mle目标函数（一般是对数似然函数）的一阶导数在真值处的期望等于零，因此这就是一组矩条件，如果外生性不满足，那么这组矩条件实际上不成立，自然mle也不可能是一致的了。你可以从最基本的线性回归的mle和ols出发来考虑：两者表达形式是一样的，既然ols需要外生性条件，实际上mle也是需要的。
Q10:坛友flynnfeng：
张老师您好。
&&& 我想会有很多同学跟我情况类似，本科硕士都是经济学，没有系统学习过软件编程，做计量也就是希望有牛人把需要的相关程序写好代码，让我代入变量直接得到结果，比如Olley and Pakes（1996）用办参数方法计算生产率，如果没有现成的opreg代码，我觉得自己就不知道从何入手，大概知道他的计量方法但不知道编程。还有的涉及到动态经济的计量更是如此，涉及到不同层次的迭代回归，哪怕是找到了别人相关的原始代码也不知道怎么去修改符合自己的需要。像我这种苦恼于计量程序自己编程的情况，您有什么好的建议让我们能在学术这条路上走得稍微远一些吗？另外有关dynamic discrete choice model的学习，尤其是计量程序部分，您能推荐些好的学习方法吗（不是做计量理论，仅限于应用）？
&&& 碰到想要的程序没有的话，最好的方法就是自己读懂理论文献，然后自己编写。这对做理论计量的学者来说是必备的基本功，因为每篇计量理论的论文都需要做monte carlo模拟，因此程序必须自己编写。如果自己感觉编写有困难，可以向原作者或用过此方法的应用作者进行索取，如果没有回应，可以求助于国内也用此方法的其他学者。
Q11:坛友woyaoshifennuli：
张老师您好!
&&& 看了您写的journal投稿经验深受启发，请问您，如果决定写一篇计量的论文，如何找参考文献。比如，计量的相关学科就有统计，概率论等等，而这些学科都有自己的journal，比如 统计学就有传说中的四大天王期刊和许多低一点级别的journal，而涉及到计量的期刊也不下20本，比如许多顶级经济学期刊同样发计量的文章（例如RES 等），难道真的要把这些文献或者文献目录都看一遍？
&&& 还有一个问题，如果要达到journal of econometrics或者更高级别的ECONOMETRICA发文的水平，要有怎样水准的数学基础呢？我承认有的时候idea最重要，任何学科idea都是最重要的。但是有了idea还要有一定的水准才能用数学语言更明确的表达，尤其是计量这门与数学息息相关的学科，是否能给热爱计量的晚辈说说计量研究的数学基础和具体的数学科目呢？
&&& 最后，有很多金融专家比如& 现任的journal of finance的主编Kenneth J Singleton教授的研究方向之一就是用 econometric methods for estimation and testing of dynamic asset pricing models，我可不可以做这么个假设，计量理论越透彻，有的时候，做金融实证等等研究或者testing of dynamic asset pricing models的水平也更高呢？我是一个完全的门外汉，希望张老师指导一下。
&&& 我知道计量也有最牛的教材比如比如格林的计量经济分析、计量经济学、面板数据计量经济分析、时间序列分析、还有计量经济学手册，这些如果研究透彻了，是否有计量研究入门的水平呢？
&&& 问个题外话，国内学者直接投ECONOMETRICA或者journal of financial economics会不会有不是俱乐部的原因而被拒，如果paper质量非常高的话，是先看论文质量还是学术圈子因素。
谢谢张老师。
&&& 你问的问题比较多，但是我觉得都是初学者包括过去的我遇到过的问题，因此我觉得有必要认真回答你的帖子。
&&& 一，关于读文献和写作的关系。从成本收益的角度来说，读文献都属于成本，只有写出好论文并发表才可能转化为收益。在保证收益的情况下，我们毫无疑问应该让成本尽可能低。这取决于正确的方法和个人的天赋。个人的天赋是说，同样开展一个方向的研究，从不会到精通，有人或许半年就可以开始写属于自己的高质量论文，有人要一年有人要更长时间。这里主要谈一下正确的方法。我个人觉得在信息爆炸的时代，任何企图把所有相关文献读完后再开展研究的想法都是不切实际的。我个人推荐的方法是先基础后前沿，而跳过基础和前沿中间的步骤，在边写边读中不断查缺补漏，干中学，边发表边读文献。这个过程中，任何学科的那些基础知识是必须认真学的。就拿你说的实证资产定价来说，我觉得看2本教材恐怕是开展研究前必须的，一本是难度适中的随机分析教程，一本是金融经济学的教材。然后就可以直接看文献。毫无疑问，刚开始看，会遇到许多的技术细节甚至名词你都不知道什么意思，这个时候有一个好的前辈和导师是最好了，你不懂就可以问他，这样节约许多时间。如果没有这样的条件（国内许多博士基本不具备这样的条件，特别是在阅读前沿文献时）那就需要靠你自己的悟性，该查书的查书，该查基本文献的查文献，一开始的进度是非常慢的，基本上3个月内你会觉得几乎没有进步，但是持续下去，终于会有开窍的一天。如果1年都没有开窍，恐怕不太适合研究了。
&&& 二，文章质量始终是第一位，你所谓的圈子的确存在，但那都是已经在顶级刊物上发表好几篇的大牛了。对于初学者和新人，只有踏踏实实提高自己论文的质量才是正道，好的国际期刊还是很公正的。
Q12:坛友rictan：
&&& 您好，向您请教一些我在研究中碰到的问题：
&&& 1、我现在做的是54个国家，11年的面板数据，请问需要进行平稳性检验么？我在看文献的过程中，发现往往找一个合适的工具变量很难，有时候就直接用滞后项来做工具变量，这样做有什么依据么？
&&& 2、我听老师讲，一般而言，超过20年的面板才能做动态面板，进行相关的时间序列分析，但是看到现在很多10年左右的数据也在做，这么做会不会其实并没有实际的意义呢？
&&& 3、我想请问一下，现在据说有些关于高维数据的研究开始出现，能否请您介绍一下这方面的研究现状和实践价值么？
&&& 通常把面板数据按T和N的大小关系分成长面板和短面板，长面板数据是T比较大，而N适中的情况，一般多出现在应用宏观经济学的研究中，而短面板是N特别大，T很小，一般出现在微观调查数据中，例如著名的chns数据就是。
&&& 从计量角度来说，只有长面板才需要考虑不稳定性，这也是面板数据单位根检验研究的对象。你的数据算是2者之间，我觉得可以用面板单位根检验方法来看一下是否是稳定的。
Q13:坛友rictan：
&&& 张老师， 问下， 如果做monte carlo study的时候，遇到极端值，用sort之后再把首尾的2.5%样本去掉（如果不去掉的话，std.dev非常大），这样做会被argue吗？还是说，这意味着我的算法不稳定？有什么办法解决？我是用matlab写的代码&&
&&& 还有，核估计方法的外推非常不准确：如果用Local polynomial的方法，得到中间的回归结果，结果发现需要外推，而这样几乎会使得矩阵变成singular，这时该怎么办？
&&& 第一，你可以用稳健的std的测度：(0.75quantile-0.25quantile)/1.35，很多文献是这么做的。
&&& 第二，一般非参数方法都是局部估计，不太适合外推。因为非参数方法只利用所估计点附近的局部信息，对稍微靠外一些的数据的生成过程不做假设。
Q14:坛友ricci_stream：
&&& 您好！ 还有一个问题，做计量理论的话，需要去专门学测度论吗？ 我只学过本科的实变&&还有，老师您对出国留学怎么看？
&&& 再次感谢老师了~
&&& 做计量理论的话，概率论和数理统计，随机极限理论是必备的。至于测度论其实就是概率论其中的一章，如果你说象数学专业一样去学一本书厚的测读论就没有必要了。然后按你是做宏观计量（时间序列），微观计量，还是金融计量再去学相应的数学工具。例如金融计量你还要学随机过程和随机分析。
Q15:坛友WENDYEYE：
张老师，您好！
&&& 国内高校对&土鳖&博士和&海龟&博士的区别对待愈演愈烈，你认为这会对中国高校和高等教育产生什么样的影响?上财在这方面是怎么做的？
&&& 上财的土鳖和海龟可以互相转换。土鳖中研究做的好的，国际论文发表多的，可以去申请海龟的岗位和待遇。海龟中科研不行的，可以直接走人或者转化为土鳖岗。但是，不管如何，未来科研国际化的要求会越来越高，基本形成国内权威+国际高质量ssci(上财把高质量ssci分成一，二三类）鼎立的局面。
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