如何发表高质量论文

　　一个好的选题是一篇论文成功的一半，但不是每一个好的选题都能做成。技巧就是我们所受过的训练，我这里会讲一下自己的心得。最后一点是写作。

选题—好的选题是论文成功的一半

　　首先说选题，我们做经济学研究，题目非常多，那么什么样的选题算是一个好的选题呢?我觉得在中国做经济学研究，还是应该以问题为导向。当然有些人会说我的志向就是要拿诺贝尔奖，我就要做纯理论的问题，但我感觉中国人做这种纯理论的问题没有比较优势。

　　我收到很多文章，看了他的前言和摘要，这篇文章大概就不会发表了。现在有了刊号之后，投稿数量大一些，我们每年大概会收到七八百篇文章。我们送审的就有三分之一，三分之二的文章，我们三个主编看看就给拒掉了。我们很多时候是在看摘要，这不是说我们不认真，因为你一看他的摘要，就发现里面什么也没说，所以只能给拒掉。送审的三分之一再拒绝一半。所以选题是非常重要的。你能不能在中国找到一个有意义的选题，别人研究过但你有好办法，或者别人根本没有研究过。在这一点上，作为中国的学者是有优势的。中国在过去三十年间发生了翻天覆地的变化，中国是世界上最大的发展中国家，中国现在是世界第二大经济体，有很多有意思的东西。中国法治不健全，很多东西都在变，不停的变。这实际上是一个大实验场，我们应该有很好的素材要去挖掘。我就发现，我们收到的一些文章，很多人喜欢探讨一些纯理论问题。比如我们老收到关于科斯定理的文章。我就想，科斯定理都被研究了几十年了，难道你还能发现新的东西?我觉得不太可能，所以这种文章，一看就给拒绝掉了。你能不能说中国现实中有一个事情，你能拿科斯定理或者科斯定理的延伸去解释。所以还是问题导向，这也是最有可能发现新的问题的地方。

什么是好的选题?

　　什么样的选题是好的选题呢?第一是要有新的理论构想，我刚才说了你要去做纯理论的东西不是很容易，还是要问题导向。你一定是在现实中发现了一个什么东西，但现有的理论解释不了，你才去发展一个新的理论。我不知道在座的有没有博士生，大家看起来都很年轻啊，我拿到文章最忌讳看到什么样的文章呢?一个已有的理论模型，他把人家的假设改一改，推导的非常复杂，最后推导出的是一个非常 trivial 的东西。你改已有模型的假设，往往你会改错的。这一次我们碰到一篇文章，说克鲁格曼的中心外围模型(Core and Periphery Theory)的理论错了，说克鲁格曼的文章中存在重大的错误，他指出来两点，我们差点接收了。还好我看过那个模型，很明显是他自己搞错了，他对那个问题并没有那么熟悉。你仔细想，克鲁格曼的那是得诺贝尔奖的文章啊，他要是有那么大的错误，还能得诺贝尔奖吗。不要高估自己的智力，克鲁格曼是绝顶聪明的人。

　　不要老去拿别人的模型，改一改假设看能否推出新的东西，千万别这么做。你要是写过理论模型就知道，一个理论模型都是磨了又磨，磨了又磨。为了得出他需要的结论，假设已经简单的不能再简单了。然后你去改他的假设，完全就是两码事，不可能做到。我以我们还是要从现实中发现有意义的题目，而不是纯粹的去改人家的理论模型。你比如说中国经济为什么成功，这个问题当然很大，不管你是做哪一个领域，你在你那个领域里头都可以问这个问题。在我这个领域，我如何解释中国经济的成功，现存的解释有什么不足。比如说，我们通常认为腐败不利于经济增长，而且有很多很多的理论和经验研究都证明腐败不利于经济增长。我们知道中国腐败很厉害，透明国际(Transparency International)给中国打分，廉洁指数(CPI)中国都是最低的百分之三十，但是为什么中国的腐败至少没有阻碍中国的经济增长?如果你是研究制度经济学和新政治经济学的，这个问题是不是可以挖掘下去，我觉得这里面有很多可以做的。为什么在中国腐败没有成为阻碍经济增长的因素，是不是能挖掘一下?

　　第二个选题就是解释一个谜或者意外。谜就是逻辑上无法找到答案的现象，你比如李约瑟之谜。大家知道李约瑟在写《中国古代技术史》这套书的时候，他提出来一个问题，中国古代技术水平到了如此之高的地步，但为何近代的工业革命没有发生在中国，似乎在逻辑上没有办法解释，当然就这个问题有很多的研究。

　　再一个就是意外，你发现了和现有理论预测相左的经验事实。理论上说随着价格上升需求会减少，但你发现价格上升需求上升的事实，这是经济学上一个经典的理论，你是不是有不同的解释。总体上来说，文章要想发表，一定是你可能构建了一套理论对现有的东西进行解释，也有可能是你发现一个谜或者一个意外，这样你的问题才能抓住审稿人的眼神。这样你的文章就成功了一半，因为你发现了一个很好的问题，然后你又给出了一个解释。科斯研究所(The Ronald Coase Institute)，其实就是一个很小的研究所，有几个人在做，领头的叫利·班南(Lee Benham)，他办学习班给年轻人的要求就是，第一要有一个 big“wo”，“wo”就是“喔，我没想到”，也就是一个惊喜;你又能给出来一个看起来合理的解释，我是说看似合理的解释，别人看了说“哦，啊哈”，这就是能把别人的眼神给抓住。

　　第三个方面，应用现有的理论来解释现象，你比如说检验现有的理论。有很多理论，前人没有检验过。然后你有新的数据，新的计量方法。比方说最近在国际经济学界比较热的是做 Emprical IO,以前做产业组织基本上都是理论模型，但现在来说理论模型做的差不多了，大家都开始做检验。用数据去检验，这个是现在很热的东西。新的数据也很重要，我们这里收到的很多文章，如果他真的是用微观数据做的，被拒绝的概率是极低的。一篇用微观数据做的文章，在我们那个杂志，特别是经过我的手的，大概就有 60-70%的成功概率。中国现在的微观数据极少，现在通常我们做微观研究可用的数据就 2 个，中国居民家庭收入调查(CHIPs)和美国北卡大学中国研究中心主持的中国健康和营养调查(CHNS)。其他的数据都没有公开，统计局和农业部的数据，都需要花钱买，并且都很贵。

　　我在这里做一下广告，我们北大有两个数据，一个是赵耀辉老师领导做的CHARLS，主要做退休和健康的数据，现在已经做了两轮，一个是甘肃的，一个是浙江的，这个数据在CCER 的网站上就可以查到的并且免费下载，大家可以去用。在网上就可以免费下载到，这个数据对我们做应用微观研究的学者是有很大帮助的。另外一个是中国家庭动态调查(CFPS)，由于数据库是北大出钱做的，所以北大先用，然后再对外公布。如果你有北大的朋友，你们可以合作。我想这两个数据，过几年以后就会成为金矿。我现在看到的就是，CHIPs 和 CHNS 已经被大家用烂了。无数的微观文章，都是用这两个数据。还有一个就是新的计量方法，如果你做这个也是一个很大的贡献。对我们来说做出新的方法论不太容易，但最简单的内生性问题，你如何来解决，这是可以做的。

　　再下面一类就是应用微观计量学，用微观经济学理论解释现象，并用数据做出证明。这个往往需要你写一个小的理论模型，因为你是应用微观经济学的理论解释现象。一个简单的例子，农村新型合作医疗是否降低农村信教的概率，我们知道人们信教其实是为了减少不确定性，信教最关键的不确定性就是死后你不知道你在哪里。其实宗教就是利用未来这种未知性，所以所有的宗教都是关于来生的。我们知道最近这些年中国农村信教的人越来越多，那到底是什么原因导致的呢?一个可能的原因是不确定性太大了，所以人们要信教。这篇文章是中国人民大学的郑风田老师做的。其实他们用的数据不是特别好，是河南省开封地区的一个局部数据，但我看到这篇文章的时候，我眼前一亮。这是个很好的也是非常显著的问题，特别是这种外来的宗教，基督教、天主教在中国农村扩散的非常非常快，这对中国农村是有影响的，他又和新型农村合作医疗结合，新农合是不是可以降低信教的可能性。这个问题非常好，其实因为数据的原因做的并不是非常好，只有几百个农户的数据，但我还是愿意给他发，我觉得他提了一个非常显著的问题;当然他没有写一个模型，其实这种情况下最好简单的写一个模型，还可以有一些简单的预测，这样会更可信一些。

不好的选题

　　第一个是我刚才说过的改别人模型的假设，这种情况一定要杜绝。我拿到这种文章就觉得纯粹是在浪费时间和精力，因为解这样的模型通常很累，而且最后发现错了。

　　第二种是生搬硬套别人的理论模型，没有把经验事实给搞清楚。先把你要讨论的事实给搞清楚，然后用已有的理论去解释你的问题和事实。关于中国过去土地制度的变化，从秦始皇到现在的土地制度，我们经常收到讨论这类问题的文章，往往是生搬硬套科斯的产权理论等。做这样的文章，你不去不扎扎实实阅读一些历史书籍，不去看一些数据，而是生套别人的理论，可以说是毫无意义。所谓研究，就必须要做出自己的东西。格雷夫在研究马格里布犹太商人的合同执行问题时，他挖掘很多中世纪的合同去研究，真正的做了一些历史研究，而不是生搬硬套现有的理论。

　　第三个是关于稻草理论，为什么叫稻草理论呢?二十世纪初对欧洲的知名知识分子做了一项调查，在过去一千年，人类什么样的发明对人类的进步起了关键性的作用，有一个人给出的答案是稻草，为什么是稻草呢?他说如果没有稻草，你就养不了马，养不了马就没有办法去打仗，于是欧洲的文明就拓展不开来。所以没有稻草就没有今天的欧洲，所以稻草是最重要的发明。你说他有没有道理呢?道理是有一点，但是被无限放大了。这样的理论就可以说是稻草理论，其实并没有那么显著但是被夸大了。

　　还有一个常见的问题就是研究决定因素，我最怕看到这类文章。花了好大的劲，最后做了一篇例如工资是由什么决定的。这种文章最好别做，你在回归方程里放十个变量，我可以说你的变量不够，你应该放二十个，那二十个可能还不够，你得放上一百个变量。这个都是由很多的因素决定一个，你能把所有的因素都能穷尽吗?有些人说我做了一个实验，刚开始时二十个，后来发现有些因素不显著，我把它给去掉了。然后重新放，发现又有一些不显著，又给去掉了，最后这些因素是最显著的，所以我留下来了。这不是做研究的方法，我们一定是研究一个机制，控制其他变量把一个机制说清楚就可以了，比如你可以问工会对工资有没有影响，你只要把这个因素搞清楚就可以了，而不是说非要去研究工资有哪些因素决定。这样的问题不是一个好问题，不容易在好的期刊上发表。

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