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经济学 Economics
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After South america, Nepal has got the biggest possibility of the generation of hydro electricity. It's believed the perennial rivers of Nepal can generate up to and including massive 83,000 Mega W of electricity. If utilized effectively, Nepal has the potential for becoming among the biggest exporters of electricity on the planet. Ironically, Nepal does not even satisfy the electricity needs of their own people. For nearly 3 years now, the folks of Nepal have needed to do without electricity in excess of half your day. Presently, every day is indicated by no less than twelve hrs of energy outage.
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Getting been born within the United kingdom, with parents from Delhi and Kenya, Personally i think my background has provided me an worldwide diverse outlook. During my travels, I've met with both affluence of Europe and also the poverty existing in India. Such contrasts have compelled me to find an awareness from the forces that drive the planet economy, and why after centuries of economic theory such inequalities persist.
Our golf traditions is always to share a chilly one after 9 holes, which could be how my dad and that i would jump start many attorney at law. Our discussion chanced upon two subjects:- the Asian Economic Crisis, and just how it had been affecting his business. At this age, my interest was taken by reference to money, and our discussions have spanned many subjects since, my faves to be the conception from the Fed and budget utilization by my country??s government.
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一、整体写作
　　之所以叫“整体”是因为写经济学论文必须有通盘考虑，否则写出来的东西即使技术含量很高也难以发表。本文主要讨论发表型论文（非学位论文），并且仅以实证研究为例。本段的重点是写作，故而所有技术工作全部列入前奏部分。
　　1.前奏
　　实证的文章首先要有数据，没有数据一切都是扯淡。所以，先把数据处理好。处理数据分两个基本步骤，第一为数据清理；第二为数据计算。这里没有统一的标准应当如何处理数据，但有一个基本要求就是做好Identification。技巧是，要么你借用比较成熟的理论模型，由理论模型到计量模型。这样ID不会有太大的偏差。如果是自己构建计量模型，那么ID的工作要自己严格按照统计和计量要求做，对模型的假设前提与限制有全面准确的理解。国内的实证文章，包括刊发在《经济学（季刊）》、《经济研究》等“顶级”期刊的，普遍存在ID不清的问题。
　　2. 研究问题
　　假设所有模型构建、数据分析、稳健性检验都完成了，这个时候你要动笔写论文。在这个阶段，你要做的第一件事情是搞清楚自己在研究什么问题！！！
　　其实，确认研究问题应该在处理数据之前，否则你很难想象连问题都不知道，你如何处理庞大的原始数据。我之所以把数据处理放在确定问题之前，主要是基于现实的情况。如果我们确认了问题，但数据处理的结果不支持我们的预设问题，那么结果可能前功尽弃。所以，很多实证文章都是先做试验后确定论题的。
　　但是，一旦有了结果，你就必须严格界定自己的研究问题。第一，你要用简洁但准确的经济学规范用语表达自己的问题。第二，注意表述中问题的导向性，确保读者看到问题不会疑惑。第三，确认这个问题是新问题！！！
　　3. 方法论
　　当你有了实证结果又确认了自己的研究问题是不是就万事俱备了呢？不，至少，在这个阶段，你还不能动笔写论文。
　　你必须要明白，论文的成功不仅仅依靠“完美”的实证结果！！！任何实证结果都是大厨做出的菜，一位厨艺高超的师傅可以用普通原料烹制出美味佳肴。所以，“完美”的结果有时候只能蒙外行，却不能欺骗审稿人。这里，我强调逻辑推理与阐述问题时的语言流畅性。不要小看这两个问题，用什么样的叙事结构去组织文章很大程度上决定了文章的档次。
　　每个人有不同的方法论，但在这里应该大致上趋同。被普遍接受的方法无外乎是“提出问题，解释问题，阐述问题的重要性，提出解决问题的方法，突出你的贡献”。在论文主体部分，应当注意，问题的提出和解决必须严格按照逻辑顺序，要有写“小说”的心态，做好铺垫，突出重点，善于总结。时时刻刻注意论文的走向，并且确保读者（甚至是外行）可以通过你的引导轻松抓住文章的重点要点（即使他们未必理解所有经济学术语和计量方法）。
　　4. 提纲与计划
　　在解决了数据、论题、方法论之后，你可以开始制定计划。这种计划不是国内写的那种空而无物的标题式提纲，必须在每一个段落明确写作目的，明确所用模型（或其他方法）的假设与限制，明确写作的要点。
　　完成计划初稿后，不要动笔。两天之后修改计划。再两天之后交给其他人修改。一周之后自己再修改，与导师（或者其他有经验的同行）商议定稿。
　　5.写作与发表
　　接下来，按照提纲扩充论文，具体步骤将在下一段中详细展开。论文完成之后，不要立刻修改。等两周，等自己把一些固有想法淡忘之后再复读论文进行第一次修稿。将第二稿给同事修改，返回后再次修改。这个过程中可以举行seminar或者workshop，一定要得到反馈意见。梳理和总结意见，进行第三（N）稿的写作。
　　严格地说，在大修改之后，应该再次做presentation以确认修改是成功有效的。
　　隔一段日子，对论文重新进行修改，定稿。一般论文从初稿写作完成到投递刊物应该有3-6个月。投递之后，如果通过初审那么一般会要求作者再次修改（一次就刊发的稿子很少很少），那么接下来就是漫长的修改与等待了。
二、细节与步骤
　　一般实证论文分为：“摘要、引言、理论框架、实证部分、总结”五大部分，其中实证部分可以分为“数据描述、实证模型、实证结果、稳健性检验”。
　　最后写作摘要和引言，这是惯例。一般应该先写作理论框架，随后可以确定ID的方法，然后解释模型的设定和数据情况，最后报告结果与稳健性结论。
　　这些问题一般国内谈得比较多，也不需要太多的赘述。我想着重谈谈引言部分。
　　引言部分应该包括（按顺序）：
& && & 问题的提出、文献综述、方法选择、结果报告、文章结构安排
　　1、要提出问题，并且解释问题的重要性。
　　2、告诉读者现存文献研究到了什么程度，有什么局限，你的研究有何种贡献。
　　3、介绍方法，阐述清楚自己的研究思路。
　　4、简单明了地把结果或者结论告诉读者，如果他们有兴趣会认真去看论文的主体部分，否则。。。
　　5、例行公事，要把后文的结构安排预告
　　不要在论文中单独出现文献综述部分，除非是学位论文写作，不然没有必要。第一，没有人去看文献回顾，对于外行来说这就是天书，对内行而言这些都是废话。文献回顾的价值是突出自己研究的贡献，告诉读者你做了哪些前人没有做的工作。
　　如果我们仔细去看国内所谓顶级期刊的论文引言，有一些真的写得非常烂，根本不符合基本的写作规范，也达不到引言的作用。首先，读者不关心过于“宏观”的事情（比如，彩旗迎风、锣鼓齐鸣，xxxx发表讲话），这种政治性高调在论文中没有意义。其次，读者不关心学派之争，不要去批评某些和你不属于一个流派的作者。最后，读者关心论文的方法和结果，但很多作者在引言里只字不提。
　　实证性文章的结果是报告参数，但其实这些参数的具体值并不重要。这话也许很矛盾，既然我们的工作是围绕着参数进行的，为什么具体值又不要紧呢？
　　第一，这些参数解决不了实际问题。它们不是圆周率的pai值，也不是物理中的g值。就算你计算出了一个很重要的参数，又能如何呢？
　　第二，参数的解读可以帮助我们理解经济学问题或者现象。从这个角度说，解读比数字本身重要。
　　第三，由于国别（或者地区）差异，很多参数并不具备普遍性，也很难真正解释世界。不能夸大参数的作用，这一点国内研究做得非常不好。为了达到某种效果，无限夸大参数估计的力量，使得很多人迷失了方向。
小小的总结：
　　从结构看，摘要和引言最要紧。因为审稿人不看内容，单凭这两部分就可以拒搞。
　　从内容看，数据描述和模型设定最重要。因为这部分往往是错误最集中的地方。
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很好，系统学习了
我的个人看法是：不要把自己的问题界定的太明确，有时候你原来想的弄不出来，乱捣腾倒反而有东西出来了，所以处理数据要小心，再接着就是做各种和自己想法有一点关系的结果，看能不能碰到好运气。
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受教了。不过感觉是先跟着感觉走，把心里话说出来。出来之后尽管惨不忍睹却有自己的东西，然后按着一些标准修改。这样既能有自己的味道，也能入目。
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学习了，感谢楼主分享！
我觉得实证研究这个东西本身就很玄乎，一般都是先有主观上的结论，然后用数据去佐证，如果证明不了，那就只能编数据了。。
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