之前看到很多关于天下为菊的评论，还在可惜没有认真拜读下他的文章，现在看来LZ的评论才是正解，又有些庆幸了，哈哈！！！LZ言之有理

看了楼主的审稿清单，怕坛友没看懂，特意做了一下注解。以下部分【】内容为注解内容。

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最后，写给审稿人。中国期刊质量低下是谁的责任？我想审稿人要负主要责任。审稿人们，请你们不要一看到实证的论文就感觉束手无策哦。我提点简单的审稿思路：
1.要求作者提供建模的SAS、matlab、STATA程序。
【自己写的代码还有价值提供一下，都用STATA了，还提供啥呀！难道有啥没破解的？】

2.问作者要理论模型。么有理论模型的话，可以对其论文一顿狂批哦。
【有哪个理论模型一定正确？几年不死，几十年后也会死。几十年不死，百年后还是一样走入历史堆。等你确定某个模型的确是不死之神的时候，再做计量，会发现一百年前已经有一篇垃圾论文做过了，而且你增加一百年数据得到的结果和它差不多。做计量检验一定要理论模型，这简直是科幻要求。再说了，理论和现实不一致，你是相信理论还是相信现实？当然，你硬要摆一个理论在计量前面，就像在银行门口摆上两个石狮子，也没人反对。但是你说不摆两个狮子就不是银行，那就有点邪门了。】

3.多重共线性问题。不管作者做没做多重共线性检验，都要求其把多重共线性检验结果附于论文后，以供评审。
【这问题就像牙疼。牙不疼你拼命检验，那是穷折腾。牙疼的时候自然会去检验。假装牙疼去检验，那是瞎折腾。即使你真的疼的厉害，也死不了人。共线性就是这么回事。】

4.异方差问题。记得之前看到过“天下为菊”的写了计量的总结，“天下为菊”认为异方差问题很好解决。其实，非也。“天下为菊”用的是超大样本（有上百万个样本量），当然用robust标准误是不会影响模型结果的。如果“天下为菊”研究上市公司（较小样本量），那么就会知道异方差可不是一个robust就能解决的。所以，审稿人们，对于大样本的模型，您可以要求提供其他类型的标准误哦，e.g.cluster标准误。
【估计方差增大有很多原因，异方差绝对不属于让人下不了台的原因，用不着放在心上。再说了，软件里各种矫正方法多得是，都做一遍也就是多一点碳排放而已】

5.自相关问题。多重共线性、异方差和自相关是计量模型的基本漏洞哦，审稿时一定要抓住啊。

【大家都不是小学生，就不要把自己降低到小学生的层次来理解。如果你把论文交给老板看，然后发现老板只有能力挑语法错误，你会怎么看？(甲骨文语法专业的除外) 如果你拿到的审稿意见上满篇都是自己不小心犯下的小学生错误，你会怎么看审稿人？】

6.残差正态性检验问题。审稿人们，当你们审稿时，可不要忘记计量模型的基本假设哦。
【也不是非得要正太才行。人家用OLS，你这么要求一下也不为过。万一人家就是根据一个chi2分布的残差推出来一个东西，你还要求人家正态性检验，这样的审稿报告不让作者大小便失禁才怪！】

7.遗漏变量问题。审稿人们，您可以提出一些作者手上没有的变量哦，打击那种蹂躏数据的投机作者哦。可以让作者检验遗漏变量问题，并将检验结果附于论文后，以供评审哦
【没有遗漏变量，就没有了残差。建立了计量模型，就必定存在遗漏变量。遗漏变量就像吃喝拉沙，是正常现象，能犯啥滔天大罪？遗漏少了居然被审稿人笑，遗漏多了还拿诺奖(想想索罗剩余吧)。情何以堪！】

8.关于统计基础假设问题。审稿人们，您可以推翻作者用的模型的统计假设基础哦，要求其用非参、半参哦。
【参数、非参、半参。这个列表还可以更长，例如对数据，要求用调查数据做，要求做受控实验。我怎么感觉这思路在医院曾经见过。你如果感冒了，医生让你浑身上下都检查一遍，耗费5万元，然后告诉你****。难道我们经济学审稿人都要堕落到医生一样的道德水准才行啊？？】

9.内生性问题。审稿人们，对于蹂躏数据的投机作者，您可以一招封杀他哦。您就死磕内生性问题吧。还有什么IV啊，two stage啊,selection bias通通派上用场哦。
【要真死磕，除了人控啥都不管用。原因就是一句话：这个世界上有因必有果，有果必有因。所以每个变量都是内生的。解决方法只有受控实验，其他都是浮云。计量书上当然说X是外生的，要不是这样这书就没法写了。你要相信书上的话，那*****】

通过以上几个步骤，我想能活下来的实证论文，不会超过1%哦。审稿人啊，这些审稿的技巧，可以加快您审稿速度，一招致命哦。
【一百年内能有几篇经验实证论文活下来？】

看了这些“论文”制造者的言论，有以下想法：
1、做事情总比没有做事情好，所以对年轻人不要求全责备。
2、中国人为什么难以创新？原因是：枪打出头鸟，整个民族不鼓励个性张扬
3、各类用了高级数理统计的经济学文章，最后究竟对生产力有多大促进作用？究竟对社会进步起了多大作用？

真希望学习正确的计量方法啊

其实这种争论hi没有意义的。即使是那个昂贵的数据库，里面的数据也是矛盾百出。

天下为菊？

高手！学习来了~

学习一下

先观战

其实我想要数据库

高人啊。     

有道理，也很有感触。我们学院有一位美国归来的“学科带头人”，在顶级的刊物上也发过文章。那次我看他的问卷，唉，基本上全部可以算是无效，但是他仍然得出无敌的结论来了。

楼主水平真是高啊 佩服！

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