很有道理。

做学问的路数岂能尽同，所以支持楼主的观点

这个帖子的观点我有点不能赞同，首先说计量的方法是越简单越好吗，未必吧，请问作者，你知道面板估计的问题在那里吗，没有考虑个体异质特征随时间变化的可能，没有考虑个体异质特征和解释变量交互影响的可能，没有考虑宏观经济数据高度持续性的基本特征，这些都是计量经济学前沿研究的方向，自己不懂计量可以，既然不懂，就不要说计量研究没有意义，每个领域的研究都是因为遇到了问题展开的，轻易的否定一个领域，并简单的归纳成越简单越好，是典型的无知者无畏。第二个问题，陈和陆的论文又有多少有用性，陈和陆的论文是贴近中国实际，但是他们的结论能够做政策依据吗，如果只是对数据回归的结果，连科学最起码的内部逻辑一致性都还不知道是否满足，这样的文章显然不能跟经过严格逻辑论证，避免了偷换概念可能的论文相提并论，经济学家在于解释世界，而不是解释数据，数据只是我们理解现实世界的材料。我在这里不是否定陈和陆的论文，他们的文章写的是很好，但是还不至于说达到AER，QJE论文的水平。我们不过在走美国经济学研究已经走过的路，别人以前已经走到这里了，并且经过思考后没有这么走下去，肯定有他们的道理，我们难道不该思考下他们选择的理由么。现在宏观经济学研究的越来越微观，比如以前的宏观经济中，都是直接引入代表性家庭，代表性厂商，这样做很大程度上忽略掉了家庭和厂商之间的异质性，以及他们之间的博弈，现在的研究正是要克服这些固有缺陷，因此动态优化更为复杂（以前是简单的不动点，现在是输入一个分布，导出一个分布，分布也要成为不动点），其复杂的计量机编程常常要用fortron去运行，这些前沿的技术对我们理解行为人的行为不是更有意义么？最后我想说一句：学术不一定团队就好，如果所有的老师，都采用相似的方法，做着相似问题的研究，写着相似的文章（找到中国的数据，做一下回归，解释下结果）学术就失去了多样性，这样的局面实际上是学术僵化的开始。真正的学术，就应该鼓励文人相轻，只要不是人身攻击，在相互否定中推动学术进步，这个道理中国人最应该懂了，马克思的自然辩证法。

牛逼个啥，没有一个是真正的牛人。

陆铭的文章我看过不少，多数用的是panel，在方法上至少是中规中矩没什么大问题的。虽然计量不是越简单越好，但也不是越复杂越好。你如果说要用一个复杂的非线性模型，首先你要能够说服别人为什么需要这样，否则的话，为什么不用OLS？

楼主是位牛人，三篇季刊两篇经济研究，佩服。

Ding! Ding!

坐下看看，请大家继续

看看，学习一下

比我强的都是牛人，值得我学习的都是牛人！
比来比去干啥，是不是智商比爱因斯坦低的都是弱智呢
支持LZ，不过没必要澄清，把时间用到该用的地方

第一，何为经济学研究，一些人说陆铭的计量太简单，我甚至还听别人也这样说张军老师，试问，计量不是越简单越好么？OLS不是最好的估计方法么？能用简单的方法来做研究，干嘛要费那劲去折腾别的。再说了，研究总归是一步步向前推的，真正要与国际完全接轨，估计也要到我们这一代。

———————— 计量当然不是越简单越好！你提这问题不是很傻 13吗？！如果是越简单越好，那么大家有必要学习高级计量吗？！ 计量是越合适越好，该简单的时候简单，该负责的时候负责？！


OLS不是最好的估计方法么？——————对这样的问题，最好的回答是惊讶和无语。

OLS不是最好的估计方法么？——————对这样的问题，最好的回答是惊讶和无语。
前天计量课，教授还在说，though we have developed so many methods today, none of them is better than OLS。很显然，每个方法都有自己的适用之处，也有不足，不过我确实觉得现在很多理论计量的研究，不足之处远远超过了其优点，看看他们做的方法有几个别人会使用，就知道了。

为什么这么多人受大家关注，被大家瞻仰或批判，我觉得从一个侧面说明这些人已经取得很大的成就，但是人无完人、金无足赤，每个人都有瑕疵。赞同楼上的诸位意见，这样的争论很好！正所谓问题越辩越明！

楼主是位牛人，三篇季刊两篇经济研究，佩服
本文来自: 人大经济论坛 详细出处参考：http://www.pinggu.org/bbs/viewth ... 2&from^^uid=68507

9# bigfish2007
赞一个，四虎的水平比三大期刊作者的平均水平差的绝对不是一个等级。中国经济学的整体水平最多在美国70年代的样子，研究的很多文章其实也并没什么价值。
在主流经济学已经走向异质性经济人的动态均衡研究时，国内很多地方还在大谈非均衡，岂非谬载。

向前辈看齐！

http://www.pinggu.org/bbs/viewth ... p;extra=&page=1

不敢苟同lz的意见啊。好的团队和好的学者难道不可以批评么？

至于OLS的问题，这就看是不是合适了，如果问题可以用OLS解决，那自然不需要复杂化。但关键在于OLS对于绝大多数问题只能做一个最简单的参照依据，它可以解决那些问题么？

如果可以的话，那我倒请lz去找一篇只用OLS就发表在顶级期刊上的例子，以此鼓励大家都去用OLS发文章。

最后说到理论和实证的问题。说白了，能做理论的人一贯以做理论为荣，不屑做实证，这在西方世界是经常见到的。而且做理论要比做实证难，至少从写作和发表周期上说是这样。其他的话，大家就自己去想吧。

其实东西有时候确实是越简单越好啊！但这个简单要建立在实用性、可论证性及可准确计量性上！

要牛到世界舞台上牛去，怎么没见拿个诺奖回来？

另外，我深为遗憾的是lz没有参加过更高规格的workshop，也没有看到过发刊在国际一流期刊上的论文是如何做出来的。

要解决中国实际问题，不等于可以降低研究标准吧？你拿中国数据做实证本身就是研究中国问题，AER上没有研究中国问题的么？这不是借口吧？！

JDE上中国问题很多吧？中国学者也发过不少，似乎没有看到那个lz所讲的团队。不是要贬低他们的成绩，但自己人说自己人好话，还不允许批评，这就不好了。

最后我再问一句，匿名审稿人也不了解作者及作者团队的情况，他们只看文章，符合要求就可以刊发，不然就退稿（我指严谨正规的刊物）。至于文章写作的过程，审稿人是不知道的，他们只看结果。我们评判一个团队或者一个作者的水平，只看文章本身。谁来管你是哪个地方出来的，谁在乎你的workshop流程，如果顶着一个光鲜的牌子，做出来东西有缺陷，一样要被批判。

等你自己能做到他们这样了，你自然明白有多难
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深入交流，坦诚讨论，

dont  understand

这话很有意思，算不算在暗示——没有这个水平就不要评论他们的工作。

那审稿人一定比发稿人水平高么？不见得吧。

审Melitz稿子的人肯定没有他的排名高，就不能给Melitz的文章提修改意见了？Melitz目前是综合刊发排名第一的，他之后还有很多优秀的作者。他们的文章都要送审，会得到全世界学者的评论意见，甚至是批判。这样的学术批评才是良性的。

如果按照”等你自己能做到他们这样了，你自然明白有多难“的逻辑，那审稿人只要看到比他们水平高的文章，也别审稿了，直接刊发就得了。反正，他们看到的文章水平已经超出了他们可以评论的范围。

见识了，呵呵