经济学导师说不要定性做定量！该怎么做？

经济学作为一门社会科学，研究的对象是人类经济活动，因此其研究方法应当是既包含定性分析又包含定量分析。在经济学中，定量分析主要是通过统计学方法对经济现象进行量化，以便更准确地衡量和预测经济变量的变化趋势，例如通货膨胀率、失业率、经济增长率等等。同时，我们也需要通过定性分析来深入理解经济现象的背后原因和机制。

在实际的研究中，一些研究者可能会倾向于只使用定性分析或定量分析，而忽略了另一种分析方法的重要性。这可能是因为他们缺乏对经济学研究方法的全面认识，或者是因为他们对某种分析方法更加熟悉和喜欢。

定性和定量分析都有其独特的优点和局限性。定量分析可以提供更加精确的数据和定量预测，而定性分析则可以提供更加深入的理解和解释。因此，在经济学研究中，我们应该使用这两种分析方法相互补充和支持。

在研究市场需求时，我们可以使用定量分析方法来衡量不同价格水平下的商品需求量，并预测市场的需求趋势。同时，我们也可以通过定性分析方法来深入了解消费者对商品的喜好和选择因素，以便更好地制定市场营销策略。

在经济政策制定中，定量分析可以帮助我们评估政策的效果和成本，但定性分析也可以提供政策制定者对政策背后的因果机制和影响因素的深入理解。

在选择经济学研究选题时，我们可以从经济理论或逻辑分析的角度出发，提出一些有意义的问题。这些问题可能涉及到经济现象的解释、政策选择、经济预测以及经济理论的验证等方面。

例如，在研究环保政策是否会带来环境改善时，我们可以从经济理论的角度出发，探讨环保政策对环境污染的影响机制。从宏观经济学的角度，我们可以使用环境库兹涅茨曲线来分析环保政策和经济增长之间的关系。此外，我们还可以从微观经济学的角度，研究环保政策对企业生产和消费行为的影响，以及消费者对环保产品的需求变化等。

另一个例子是汇率变化对进出口贸易的影响。我们可以从经济理论的角度出发，使用国际贸易理论来分析汇率变化对出口和进口的影响。例如，汇率升值会使得出口商品在外国市场上更加昂贵，从而降低出口量，而进口商品则会更加便宜，从而增加进口量。此外，我们还可以从市场结构的角度，研究汇率变化对不同行业和企业的影响，以及企业在面对汇率风险时的应对策略等。

在经济学研究中，计量分析是一种重要的方法。经济变量关系分析、政策选择、经济预测以及经济理论的验证等都需要使用计量分析方法。例如，在经济变量关系分析中，我们可以使用多元回归模型来分析变量之间的关系。在政策评价中，我们可以使用计量模型进行政策效果评估。在经济预测中，我们可以使用时间序列模型进行预测。在经济理论的验证中，我们可以使用计量模型对经济理论进行实证检验。

在经济学研究中，还有一些经典的理论和模型可以供我们借鉴和使用。例如，凯恩斯的总需求和总供给理论、萨缪尔森-诺德豪斯模型、卡尔曼滤波模型等等。这些理论和模型在经济学研究中有着广泛的应用，可以帮助我们更好地理解和解释经济现象。

在经济学实证研究中，建构一个合理的经济计量模型是十分重要的。在构建模型时，需要明确解释变量和被解释变量之间的内在联系或因果关系，并对可用的计量模型进行选择性评价，以确定合适的模型。同时，还需要注意数据的收集与处理，以保证数据的精确性和逻辑合理性。

在确定计量模型时，可以参考相关的经济理论，并比较已有文献中的实证计量模型。例如，在研究汇率变化对进出口贸易的影响时，可以选择使用国际贸易理论中的比较优势理论或者重心模型来构建计量模型。同时，还可以参考已有研究中使用的计量模型，如引用泰勒和韩国等人的研究，使用VAR模型来分析汇率变化对出口和进口的影响。

在收集和处理数据时，需要注意数据的精确性和逻辑合理性。可以从数据库、统计年鉴等出版物中获取数据，也可以询问已经使用相关数据的论文作者。在数据处理过程中，需要对异常值进行特殊处理，并进行可比价处理、季节调整等，以保证数据的可比性和准确性。同时，还需要对数据进行描述统计分析，以验证数据的逻辑合理性和确定研究所需的统计指标。

数据的收集和处理对于实证研究的结果具有重要的影响。例如，在研究中国经济增长与环境污染的关系时，需要收集相关的宏观经济数据和环境污染数据，并进行数据处理和分析。通过使用计量模型，可以发现中国的经济增长与环境污染之间存在着一定的关系，从而为环境保护政策的制定提供了理论依据。

在实证研究中，参数估计和模型的选择是非常重要的步骤。在选择估计方法时，不应该过于追求复杂性或过于简单，而应该根据实际问题的需要来确定最适合的方法。在估计模型参数的过程中，需要根据经济理论检验、统计检验和计量经济学检验的结论不断修正模型，直至找到最优模型。此外，需要注意测量方法的好坏不在于其复杂性，而在于其是否有助于获得准确的估计，以了解数据中包含的真实信息。

在回归模型的设定中，特别是函数形式和解释变量的选择，需要不断修改和修正。对于函数形式的选择，可以尝试不同的函数类型，例如对数函数、指数函数和幂函数。最重要的是，这些函数形式的选择是基于经济理论的考虑，不能盲目选择一些不合理的函数形式来提高模型的估计效果。经济理论分析所需的弹性分析、半弹性分析、边际分析，决定了模型的函数形式。

在解释变量的选取中，需要注意解释变量与被解释变量之间的因果关系以及解释变量之间的相关性。解释变量应该是原因在先，被解释变量是结果在后，有一定的先后顺序。同时，应该注意解释变量之间的相关性，不能将一大堆彼此相关性很高的变量放进回归式内，如此会造成严重的多重共线性问题。如果经济理论所牵涉到的变量是无法观察到的，做实证研究时必须采用替代变量（Proxy），研究者要对所选用的替代变量的合理性加以说明。同时，需要注意虚拟变量的定义要清楚而合理，使用要小心。如果解释变量有观测误差等数据缺陷，需要探讨可能造成的计量问题。

在数据分析中，需要特别关注异方差（Heteroscedasticity）问题和自相关（Autocorrelation）问题，以及时间序列的稳定性（Stationarity）等问题。在模型参数的稳定性方面，可使用Chow Test来确定断点是否存在，以帮助确定最优模型

实证分析是经济学研究中非常重要的一环，对于经济问题的深入理解和解决具有重要作用。在进行实证分析时，需要遵循一定的步骤和规范，以确保研究结果的可靠性和精确性。

在撰写实证分析论文时，需要在绪论中明确阐述研究的性质、范围和目的，以及解释研究的重要性和意义。同时，需要对相关文献进行系统的综述，包括对不同发现的文献进行较为完整的描述，并提出文章模型使用的特点和创新点。

在进行模型设定时，需要明确定义模型中包含的变量，并解释变量及其之间的关系。要充分考虑经济理论的因素，以确保模型的合理性和可靠性。同时，需要对数据进行详细的描述，包括数据的类型、性质、来源、修订方法、数据误差和遗漏等内容，并进行数据收集和处理。

需要对实证分析结果进行详细的报告。需要对数据的精确性进行严格查核，并进行异常值的特殊处理。对数据进行描述统计分析，以提高实证分析的准确性和可信度。同时，需要使用公式和表格表示模型估计结果，并详细讨论主要回归系数（或从回归系数导出的弹性、乘数等）估计值的大小、符号和显著性。对于没有获得显著的重要回归系数的估计值，也应该探讨其成因。应该尽量将列出的所有统计数字保留相同的小数位，并保留3到5位有效数字。

需要根据建立的估计模型对收集数据之外的时期或条件进行预测，并保持保守和谨慎。需要对每项具有政策意义的重要论点进行假设检验，并检查其显著性。在撰写实证分析论文时，需要遵循科学的方法和规范，以确保研究结果的准确性和可靠性。