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1、一篇转帖的文章，作者真的很强大！本文的缘起：当初一个舍友来自西部地区，从没学过计量（OLS 都没学过） 。但毕业论文老板要求用数据说话，发愁。我于心不忍，告诉她：我每天晚上自习回来，睡觉前花 10 分钟给你讲解一下STATA 的操作和出来的各项结果意义。第一天，我讲了 OLS。画了一张散点图和一根直线，用了 1 分钟就让她完全理解了 OLS 的精髓，这是用来干啥的。后面 9 分钟讲解了 STATA 的操作和 OLS 的各种变种。结果只一个星期，讲完五种方法（下面会介绍） ，她信心大增。后来一下子发了好几篇 CSSCI，计量做的天花乱坠，让人误以为是一个大师。毕业论文也顺利通过。她说我的方法是当
2、今世界上最快的计量速成法。她说，以后有时间要好好看看计量书，打打基础。我推荐她读伍德里奇的那本现代观点。但她论文发表了好多篇，至今还没看那本书。问其原因：“看了一下 OLS，跟你讲的没啥区别，就是多了些推导。那些推导看不看都不影响我用软件。现在没空看，先发论文再说。 ”我笑其太浮躁。但后来想想，这种学习方法不一定适合所有人，但或许适合一部分人群。因此有必要写出来让这部分人群都有所收获，不会因为发不了 CSSCI 而担忧，不会因为毕业论文不会做计量而担忧。因此有了本文。你是不是属于这样的人群？请看下面：本文的目标人群：1、不懂计量的人；2、想学计量却苦于缺乏时间的人；3、想学计量却看不懂、推导不
3、了那些恐怖矩阵的人，也就是不想看推导过程，也想发论文的人。4、不想看计量书，却想写计量论文，发几篇 CSSCI，尽快毕业的人。5、所有想速成的人。但是目标人群一定要能看懂 STATA 软件操作手册的人（或者其他软件操作手册） 。如果你不认得手册上的字，不要来告诉我。我也不认得。如果你能找到一个懂 STATA、EVIEWS 的人给你讲解一下，那么你看不懂手册也无所谓。本文的目标：不看计量推导、不看计量书籍就能发计量论文，而且是大规模批量生产计量论文，甚至是发经济研究和管理世界。目标能否实现：取决于你能否掌握本黑客教程的内容，能否阅读软件手册。申明：不是教你如何抄袭作弊，而是教你写计量论文的方法和
4、捷径。目录一、计量论文的两大要点是什么？二、如何判断计量论文的水平高低？三、做计量的“大杀器”有哪些？四、瞎倒腾计量的秘诀五、大规模发 CSSCI 的建议一、计量论文的两大要点是什么？1、计量模型的建立（就是那个方程，表达什么经济含义要知道） ；2、模型中的系数如何估计出来（关键在于估计方法的选择） 。第 1 个要点涉及你论文主题。你一般要想用数据检验某种经济关系，根据这种经济关系来建立计量模型。如果你不知道要检验什么经济关系，那我劝你就此打住。你发不了经济研究了。第 2 个要点。千万种方法的出现，目的都是要把那个系数给估计出来。不同估计方法的估计效果好坏，就是根据各种统计量来判断。如果能选择
5、一种最合适你数据的估计方法，那么这论文基本就成了。二、如何判断计量论文的水平高低？掌握了上面两个要点，只是说你能写出一篇计量论文，并不是说能写出一篇高水平的论文。水平的高低在于你处理这两个要点时水平的高低。下面仔细讲解。如果只是为了写计量论文，只需要“知其然”即可。没有人会因为不会推导 OLS 估计量而对软件里面出来的结果不知所措。这条途径，最快捷的走法是找一个懂的人，把结果里面的各种东西所表示的意思给你讲一遍，每个东西要注意什么。基本就可以了。在一般的CSSCI 上发表论文没有什么问题。如果找不到人，就看 STATA 的手册，里面的例子会讲解每个指标参数统计量的含义。这样慢一点，但效果很好，
6、而且也能成为 STATA 专家。STATA 手册比高级计量教材看起来轻松多了，就是告诉你怎么操作软件，然后得到什么结果的。计量论文中的估计问题，最关键的事情，不是能推导估计量，而是在 STATA 里面选择一个“合适”的方法估计出来。然后解释结果的经济意义。而计量水平的高低，不在于方法的复杂性，而在于方法的合适程度。因此高水平的计量论文，不必要求作者掌握高深的计量推导，而在于“选择”的技巧。每种计量方法，都有优劣。所谓用人之长，容人之短。水平高的人，能够选择以其之长，攻它之短。同时又能隐藏计量方法内在的拙劣。其实，计量论文的水平主要决定于论文的主题的重要性。这个话题大家都很关心，就很重要，发表就
7、很容易。所以，你会发现国际顶级期刊上一些计量论文所用的方法很简单。这些论文能发表，主要是他讨论的问题很重要（这涉及第一个要点） ，采用的方法即使有缺陷，也无伤大雅。如果问题不是非常重要，只是有新意，但是估计方法比较合适，也能发一个中上等期刊。如果问题属于鸡毛蒜皮之类，那就只能诉诸于超级复杂的计量方法，祈求审稿人看论文时，方法还没看完就已经累得半死，再也没有心情来思考你的问题的重要性，然后也能通过了。三、做计量的“大杀器”有哪些？所谓的大杀器，不是指超级复杂的计量方法，而是指这种东西一旦用起来，一般不会有人来攻击。所谓的一招毙命，毙了审稿人的命。计量方法很多，可以说满天飞。但是，真正有价值的方法
8、，被人公认为具有一定可信度的方法（就是所谓的“大杀器” ） ，只有 5 种。并不是你所看到的所有的方法都有人信。这点大部分初学计量的人都不会意识到。看到书上介绍一个方法，就认为这是一个好方法。其实不是。书上很多方法的介绍，仅仅是出于理论推演的需要，并不是实际研究中都能用的。你如果查阅一下国际上关于经验研究类的论文，会发现大部分论文所用方法无非是：1、简单回归；2、工具变量回归；3、面板固定效应回归；4、差分再差分回归(difference in differnece)；5、狂忒二回归(Quantile)。大杀器就这几种，破绽最少，公认度最高，使用最广泛。真是所谓的老少皆宜、童叟无欺。其他的方法
9、都不会更好，只会招致更多的破绽。你在 STATA 里面还可以看到无数的其他方法，例如 GMM、多层次分析法等。这个 GMM 实在是一个没有用的忽悠，他还分为diffGMM 和系统 GMM。其关键思想是当你找不到工具变量时，用滞后项来做工具变量。结果你会发现令人崩溃的情况：不同滞后变量的阶数，严重影响你的结果，更令人崩溃的是，一些判断估计结果优劣的指标会失灵。这完全是胡搞！这 GMM 的唯一价值在于理论价值，而不在于实践价值。你如果要玩计量，你就可以在 GMM 的基础上进行修改（玩计量的方法后面讲） 。有人会问：简单回归会不会太简单？我只能说你真逗。STATA 里面那么多选项，你加就是了。什么异
10、方差、什么序列相关，一大堆尽管加。如果你实在无法确定是否有异方差和序列相关，那就把选项都加上。反正如果没有异方差，结果是一样的。有异方差，软件就自动给你纠正了。这不很爽嘛。如果样本太少，你还能加一个选项：bootstrap 来估计方差。你看爽不爽！bootstrap 就是自己提靴子的方法。自己把脚抬起来扛在肩上走路，就这么牛。这个 bootstrap 就是用 30 个样本能做到 30 万样本那样的效果。有吸引力吧。你说这个简单回归简单还是不简单！很简单，就是加选项。可是，要理论推导，就不简单了。我估计国内能推导的没几个人。经济研究上论文作者，最多只有 5%的人能推导，而且大部分是海龟。所以，你
11、不需要会推导，也能把计量做的天花乱坠。工具变量(IV)回归，这不用说了，有内生性变量，就用这个吧。一旦有内生性变量，你的估计就有问题了。国际审稿人会拼了老命整死你。国内审稿人大部分不懂这东西（除了经济研究这类刊物的部分审稿人以外） 。工具变量的选择只要掌握一个关键点就行：找一个和内生性变量有数据相关的，但是没有因果关系的东西，这就是你的 IV 了。例如贸易量如果是内生的，那么你找地理距离作为 IV。北京到纽约的距离，那是自然形成的，没人认为是由贸易量导致的，这就是没有因果关系。但是你会发现两者在数据上具有相关性。这就很好。这种数据相关性越强，IV 的效果就越好。就这么一段话，IV 变量回归就讲
12、完了。在 STATA里面，你直接把原回归方程写出来，然后把 IV 填进去就可以了，回车就得到你的结果。关键是你不一定能找到这样的工具变量。你能找到，这个工具也不大能用。不过要注意，IV不灵不代表你不能发表。经济研究上还不是发了一大堆这样的论文。所以，你只要找到一个 IV，效果不是差的太离谱，一般都能发。当然不能发国际一流了。国内是没问题。国内审稿人没人会重复你的结果看看是否有问题，因此你说这个 IV 效果已经是最好的了，世界上还找不到第二个比这个更好的了，审稿人也没的话说。就发表呗！如果审稿人说，另外一个 IV 效果可能要比你的好。那你就采纳他的建议用他的 IV（尽管他的建议会更差） ，然后感
13、谢他一下。第二次审稿，难道他还会说自己上次是胡说八道？所以就发表了，哈哈哈哈！有人又会问：面板不是还有个随机效应嘛？我只能说，你是看过书的人，所以才知道随机效应。其实随机效应压根就没什么用处。有人信誓旦旦说可以用 hausman 来检验。我只能告诉你，这检验压根就不可靠。可靠也是理论上可靠，实践上根本没人信。当然中国人都信，不信的都是美国欧洲这样的计量经济学家。你难道不知道 hausman 还会出现负值！做过这个检验的人都很头疼这个负值，不知道该怎么做。你如果看看一些高手的建议，或者一些书籍，你就会发现，最权威的建议就是：当你无法判断该用固定效应还是随机效应的时候，选择固定效应更可靠。随机效应
14、不是任何时候都可以做，但是固定效应是任何时候都可以做。所以你知道该怎么做了吧。差分再差分，是固定效应的一个变种，在估计某个事件发生带来的效应时最有用的方法，特简单，看看 STATA 手册就明白了。狂忒二回归(Quantile)是一般均值回归的一个推广。看名字挺吓人，其实很简单。如果你知道 OLS 是一个均值回归，那类推就可以知道 1/2 分位数回归。你知道的，正态分布下，均值就是 1/2 分位数的地方。均值回归就是 1/2 分位数回归。知道了 1/2 回归，你自然知道 1/4 和 3/4 分位数回归了。如果还不懂，翻开伍德里奇的书，讲到简单 OLS 回归时，我记得有一个图，上面对不同位置的 x
15、 位置画了不同的正态分布密度函数(第 2 版是 figure 2.1，pp26 ，见下面)。如果是异方差问题，那么不同 x 位置的正太分布图的方差就有变化。这个图上注明了预测值是 E(Y|X)，就是 Y 的条件期望，就是那根回归预测直线啦。在正态分布下就是 Y 的密度函数的中心点的连线，就是 1/2 分位数点的连线。如果那条预测线画在密度函数的 1/4 和 3/4 分位数点上，那么预测结果就不是 Y 的均值（在非正态下可能是均值） ，而是 1/4 和 3/4 分位数点的预测值。这下明白狂忒二回归了吧。分位数回归就是看看那根预测直线在不同的分位数点上有什么结果,得到什么样的回归系数。通常的 OL
16、S 预测直线，仅仅是一个特例而已。进一步推广，可以推广到任意分位数点回归的情况。道理一样。伍德里奇计量经济学导论现代观点的图 2.1（解释 Quantile 回归的意义）不过要注意，大杀器要用对。有内生性变量，你就不要用简单回归了，你得用 IV 回归。这几种大杀器的精髓一领会，基本上其他东西就难不倒你了。就是 STATA 里面的选项多选几个或者少选几个的问题。你所要做的就是在 STATA 里面打钩、设置参数。对付一般的CSSCI 论文，已经是绰绰有余了。如果你提了一个大家很感兴趣的问题，就是一个重要问题，那么用用 IV，或者固定面板，发个经济研究基本没问题。如果你的问题不是很重要，还想发经济研究，那你就要简单问题复杂化。上面大杀器能解决的问题，你就用更不可靠的方法但更复杂的方法去解决吧。大家用开源软件就会知道，一般开源软件会有一个稳定版本，功能比较少，效果很稳定，能满足你日常几乎所有的需求。还有一个开发版本，专门给那些吃饱了撑着没事干的人倒腾的版本，因为是开发版本，所以很不稳定，经常会出错、崩溃。不过能倒腾的人不怕崩溃，崩溃了能自己修。你要是想
