Creative Education Studies 创新教育研究, 2024, 8(3), 255-261
Published Online June 2024 in Hans. http://www.hanspub.org/journal/ces https://doi.org/10.12677/ces.2024.83040
The Structure Design and Analysis of Empirical Research in Economics
Wanhong Li, Xiaodi Li, He Liang
School of Economics and Management, Harbin Engineering University, Harbin Heilongjiang
Received: Apr. 22nd, 2024; accepted: May 7th, 2024; published: May 14th, 2024
Abstract
As the mainstream research paradigm of economics, empirical research has attracted the atten-tion of economists because of its objectivity and scientific. This method is based on the observa-tion and statistics of economic problems and the facts to verify the research hypotheses and ex-plore the internal mechanism of economic problems or economic phenomena. Therefore, this pa-per designs and analyzes the framework of empirical research, and discusses the research issues, literature review, theoretical hypothesis, theoretical model, empirical process and research con-clusion in the empirical research of economics, so as to provide corresponding reference for effec-tive economic research.
Keywords
Economics, Empirical Research, Research Structure, Design and Analysis
经济学实证研究的结构设计及解析
李婉红，李晓娣，梁 河
哈尔滨工程大学经济管理学院，黑龙江 哈尔滨
收稿日期：2024年4月22日；录用日期：2024年5月7日；发布日期：2024年5月14日
摘 要
实证研究作为经济学主流研究范式，因其客观性与科学性备受经济学者的关注。该研究方法通过对经济问题的观察统计，基于事实对研究假设进行验证，探讨经济问题或经济现象的内在机制。因此，本文对
文章引用: 李婉红, 李晓娣, 梁河. 经济学实证研究的结构设计及解析[J]. 创新教育研究, 2024, 8(3): 255-261. DOI: 10.12677/ces.2024.83040
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实证研究的框架进行设计与解析，探讨经济学实证研究中包括的研究问题、文献回顾、研究假设、理论模型、实证过程、研究结论六部分内容，为有效开展经济学研究提供相应借鉴。
关键词
经济学，实证研究，研究结构，设计与解析
Copyright ? 2024 by author(s) and Hans Publishers Inc.
This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Open Access 1. 引言
经济学是一门研究经济个体行为及如何将有限或者稀缺资源进行合理配置的社会科学，其涉及的经济现象、经济问题纷繁复杂，这就需要借助恰当的研究方法对其内在机制进行合理与恰当的解释。经济学研究方法通常包括实证研究与规范研究两大类，其中实证研究方法因其特有的客观性和科学性，已成为经济学的主流研究范式[1]。
实证主义创始人孔德认为，实证一词具有“实在”、“有用”、“确实”和“精确”等内涵，而实证研究则是通过对经济现象进行观察统计，并通过收集观察资料提出理论假设或检验理论假设的方法，因此更加强调“假设–推论”。哈维尔莫曾经用浅显的语言说明了实证研究的重要性，他提到许多经济学家有足够深刻的思想，但缺少数量概念，从而使得学术研究的科学意义大打折扣。因此，探讨实证研究设计问题对科学和有效开展经济学研究具有重要意义。
2. 实证研究的结构解析
实证研究设计即对实证研究中所包括的主要内容进行合理，通常可分为六个部分：研究问题、文献回顾、研究假设、理论模型、实证过程和研究结论，以下内容即对这六部分进行解析。
2.1. 研究问题
爱因斯坦说过：“提出问题往往比解决问题更重要。”因此，选题是否恰当通常决定了经济学研究工作是否可以顺利开展。如果一项选题不够科学与可行，可能会让研究之路变得坎坷。所以，选题是学术研究的第一道工序。通常一个好的研究问题往往具备创新性、科学性、有趣性、实用性等特征(Colquitt & George, 2011) [2]。那么，选题有无规律或技巧可循呢？作为初入学术之路的经济学研究者而言，可以尝试从以下两个来源进行选题：一是文献阅读，即从文献阅读中发现好的选题；二是观察现实世界，从现实世界中发现经济学学术问题，如图1所示。
Figure 1. Sources of research questions 图1. 研究问题的提出来源
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第一，从文献阅读中发现选题。据美国科学基金会统计，一个科研人员花费在查找和消化文献资料上的时间占全部科研时间的51%。因此，要想写出学术论文，就必须阅读大量文献，从顶级期刊文献、高被引文献等寻找论题[3]。结合其他学者的经验，阅读文献可顺次对中文综述、中文文献、英文综述、英文文献进行阅读，尤其是一些文献通常会提出未来研究展望，这往往可成为选题的来源。
第二，从现实观察中发现选题。通过对现实世界进行观察，如果所观察到或体会到的现实世界中某些经济现象、规律、特征或变量间的关系是新发现的，那么就可以尝试去进行学术研究。此外，所观察到或体会到的现实世界中的经济现象、规律、特征或变量之间的关系，与文献不一致，也可锁定该问题进行研究。例如，管子曰：“仓廪实而知礼节”，但通过观察当代的社会现象可能并非如此，则可应用相关研究方法解释其中的内在机制。
2.2. 文献回顾
确定选题之后，则需要结合所研究的问题对该领域相关文献进行回顾，即要进行文献综述。但是需要注意，文献综述不仅“综”，更需要“述”，即不仅包括对已有文献的梳理总结，还应对现有研究的贡献及不足进行批判性分析。因此，文献综述涵盖综合提炼和总结评述双重含义，如图2所示。
Figure 2. Content framework of literature review 图2. 文献回顾内容框架
2.2.1. 综合提炼
对现有文献的综合提炼可依据研究观点、时间轴等方式进行提炼总结，其中较为常见的是按照研究观点对文献进行综合提炼。例如John W. Creswell提出“五步文献综述法”，即从“序言、自变量、因变量、自变量和因变量的关系以及总结”五个方面对文献进行总结梳理，其中，序言应阐明文献综述包括的主要内容，自变量、因变量、自变量和因变量的关系则是按照观点进行综合提炼的核心内容，总结则属于评述[4]。按时间轴进行文献梳理较为少见，通常多见于对研究问题历史发展脉络分阶段进行梳理。 2.2.2. 总结评述
总结评述是文献回顾重要的组成部分，即通过对现有文献取得哪些成果进行肯定，继而发现存在的研究空白，在此基础上引出要开展的研究选题，并提出其研究价值所在。因此，总结评述既应强调学术研究的文献基石，也须探寻有待解决的学术问题。但须注意的是，总结评述应准确、客观，避免主观臆断性的评价。
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2.3. 研究假设
研究假设作为指引研究方向的根本，是经济学实证研究中最为核心和关键的内容。当前，实证研究中仍有部分经济学者过于关注数据与计量方法的使用，而忽略了研究假设的提出，但实际上好的实证论文应该首先基于现有文献或者相关理论论证变量间可能存在的逻辑关系，进而提出研究假设，然后才涉及模型的构建问题。 2.3.1. 研究假设的特征
正如Shelke (2024)所说，研究假设是对自变量和因变量之间的相互关系所作的推测性判断或设想，是对问题的尝试性解答，或者是研究问题的暂时答案，也是实证研究开展的指南针[5]。通常而言，一项有意义有价值的研究假设应具有如下特点：第一，研究假设必须是针对研究问题做出的尝试性理论判断。第二，研究假设必须能够由经验事实来检验。第三，研究假设必须以明确的概念为基础，应尽可能清晰、具体表述变量之间的关系。第四，研究假设必须与有效的观测技术相联系。例如，在探讨“劳动力供给对制造业结构转型的影响”时，则需要提出劳动力供给总量正向或负向影响制造业结构转型的相关假设。在此基础上，通过选取样本、收集数据、构建模型等对该假设进行验证。 2.3.2. 研究假设表述
从假设表述的方式来看，假设可分为虚无假设、定向假设和非定向假设。虚无假设是推测某种不存在、无倾向关系的假设[6]。定向假设是指在表述时，示意变量之间所期望的关联，这是研究中通常采用的假设形式。非定向假设则指在表述假设时，示意变量之间的关系不确定，将随着条件的变化用以判断所研究的变量关系是哪种。例如，上述提到的劳动力供给与制造业结构转型的关系则属于定向假设的表述方式[7]。
2.4. 理论模型
2.4.1. 样本选取与数据收集
数据是进行经济学实证研究的基础，只有能够获得数据，才能开展相应的实证研究。数据收集的相关描述一般应包括三部分内容：研究样本和数据来源、数据收集方法、数据描述性统计分析。
第一，阐述清楚研究样本概况和数据来源。例如当研究样本选择制造企业时，则应从企业规模、行业分布、地区分布、所有制结构等角度描述样本企业的构成。同时，还需要表述样本数量以及在观测过程中因数据缺失、问卷回收、统计口径不同等引起的样本变化情况。例如，假设开展1992~2024年制造业行业全要素生产率的相关研究，那么因研究期国民经济行业分类共调整了四次，则需要根据调整对制造业行业进行对比与选取，这些都应在样本概况中进行说明。
第二，说明数据收集方法，例如所收集的数据为一手数据还是二手数据。如果是一手数据收集，那么采用的是问卷调查、实地访谈还是实验法；如果是问卷调查，则需阐述如何设计问卷或量表，包括哪些题项、发放方式、发放途径、发放与回收数量等。如果是二手数据，则阐明从哪些年鉴、哪些数据库中查找的数据，数据有无处理过程等。同时，还需注意数据的测量误差，以避免因系统性测量误差带来的估计偏误问题。
第三，数据的描述性统计。在数据收集之后，通常要给出数据的描述性统计分析。所以，描述性统计是统计分析的第一步。描述性统计可对数据的分布状况、集中和变异的程度进行总体判断，其目的主要是从整体上观察数据的有效性、整体分布情况等。 2.4.2. 模型构建
由于实证研究方法多样化且无法穷尽，本文仅介绍通过构建计量模型进行经济学实证研究的相关问题。计量经济模型是进行实证研究的主要工具，通常借助数学语言和工具，利用数理统计学的抽样推断思想与
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方法，在理论假设的基础上，建立精确反映变量关系的方程式或方程组，对经济现象及问题进行剖析。
1) 计量模型的功能。计量经济学模型通常主要有四个功能：结构分析、经济预测、政策评价和理论检验。第一，结构分析是对经济活动中变量之间相互关系的研究，它研究当一个变量或几个变量发生变化时会对其它变量乃至经济管理系统产生何种影响。就此意义而言，经济学领域所进行的实证研究工作均可以归为结构分析。第二，经济预测是利用基于样本建立的模型对样本外的经济主体状态进行预测，目前最广泛的就是应用向量自回归模型、DSGE (Dynamic Stochastic General Equilibrium)模型等预测宏观经济走势、预测股票市场价格走势等。第三，政策评价是将建立的模型作为“经济政策实验室”，评价各种拟实行或正在实行的政策效果[8]，例如对“中央生态环保督查工作是否降低了环境污染？”、“东北振兴政策是否提振了经济发展？”等进行研究。第四，理论检验通常在计量经济学模型建立过程中已经完成，如果模型总体设定是基于先验理论，那么当模型通过了一系列检验后，就认为该先验理论在一定概率意义上经受了检验，比如对博弈论的检验、对资源基础观学说的检验等[9]。
2) 计量模型的正确选择。计量经济模型通常包括三个部分：环境、机制以及求解过程[10]。因此，对计量经济学模型的正确选择主要基于这三个方面展开。
第一，环境。环境是模型的假设条件，即计量经济模型应基于假设条件进行正确选择，例如选择面板数据模型时，首先可通过BP检验判断模型是否为混合效应或个体效应，如果存在个体效应，则结合H检验判断是固定效应或随机效应。
第二，机制。一旦有了假设环境，就需识别出模型中的关键变量，找出这些变量之间的关系，这就是模型的机制问题。选择与构建实证模型还需注意引入变量的数量，增加过多的变量可能会造成冗余变量问题，相反，如果丢失关键变量，则可能造成内生性问题。因此，应根据研究问题选择恰当的模型与变量，若应用比较复杂的计量模型，则要说明为何其他模型不适合。
第三，求解。在实证分析中，求解即得出模型估计参数是关键步骤。作为训练有素的经济学者，应对计量模型的参数估计有合理范围的估计，当模型的参数估计落入合理范围时才可能结合理论知识对其进行分析；当估计结果出现异常时，尤其当核心变量的估计结果异常时，则应重新审视理论机制、研究假设、数据选取、模型构建等是否合理，这也是实证研究过程中需要反复验证推敲的内容。
2.5. 实证过程
实证过程是结合数据对研究假设进行验证的关键环节，也是能否解释研究论题的重要内容，主要包括模型检验及实证结果分析。 2.5.1. 模型检验
计量模型检验主要包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、预测检验四方面[11]。第一，经济意义检验。在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论的期望值相符合[12]。如果模型不能够通过经济意义检验，则必须找出原因，并在此基础上对模型进行修正或重新构建。第二，统计检验。在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质，例如回归方程估计标准误差的评价、拟合优度检验、回归模型的总体显著性检验和回归系数的显著性检验等。第三，计量经济学检验。除了统计检验，还需检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等。第四，预测检验。模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。此外，还需注意稳健性检验，如果结果不稳健，还需寻找产生问题的根源。
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