1.导师篇可能在看到上段的文字以后，一些会产生这样一个感觉: 你和你师兄师姐的文章会发表的原因是因为你的导师好吧。事实上笔者很认同这一点，可以说如果我没有遇到两位恩师我的博士经历可能会完全不同。但是请诸位不要误解，我说导师好会使文章发表的几率大一些并不是简单的因为你把导师的名字放在你论文上来震慑审稿人（事实上编辑们的心理素质是很好的，而作者和审稿人也是双盲），而是由于好的导师会教给你很多有用的东西。我不知道广大经济博士同袍们多久见导师一次面，我三年里是平均一周见一次的。当然见导师不是为了讨论哪家馆子的水煮鱼味道正宗（这个可以留到课后讨论），勤见导师的一大好处是你总会有压力，这种压力会不断推动你在下次见导师前准备好向导师提新的问题，问题解决了你的进步就会快一些。导师关键在一个“导”字上面，导不是说帮你研究，而是解决你不懂的问题，当你走偏的时候导师要帮你扶正方向。举个例子，做实证的时候用哪一种计量模型是一个比较重要的问题，比如如果观测值不独立就需要用Cluster来校正OLS的标准误，如果是面板数据就要考虑是用random effect 还是fixed effect, 如果因变量有上下限就要考虑用Tobit模型，如果因变量离散且大于三个值就不能用logit 和probit而可以考虑用multinomial，如果观测值很少很少可以试一下非参检验等等。这时候导师的几句话就能使刚入门的博士生避免走很多的弯路。当然这里有一个大前提，那就是导师必须明白你提出问题的答案，或者至少能告诉你在哪里可以找到答案。我建议各位博士生一定要最大程度的争取与导师见面的机会。当然，你可能会问假如你的导师对你的研究漠不关心或者非常的忙根本没空理你怎么办呢？没关系，你还有另外一个导师——文献。2.立题篇研究的课题应该怎么找呢？首先说两种错误的方式: 首先一个错误的方式是抱着头自己想，头发都想掉了最后发现自己想出的问题爷爷辈儿的人都研究过了。说句实话，任何一个领域发展到今天，凡是你抱着头能想出来的经济问题基本上都能被前人研究了。第二个错误就是总想找一个很大的课题研究，整天琢磨着我要是能把股价预测出来就好了，这样我买股票就发了财了，问他怎么研究，除了甩别人听不懂的名词以外也说不出个所以然来。其实博士生要找研究课题最主要的方式是读文献。前人的研究是你的基础，你必须站在这些巨人的肩膀上才能走的更远一些。前人的研究是A，你的研究是B，B是从A得来的，没有A你不可能一下子蹦到B。文献怎么读？这其实是我刚读博士的时候问得最多的问题。问导师，导师反问我: 你读文献的目的是什么？一开始我觉得这是一句废话，读文献不就是看看前人研究什么了么？后来才慢慢的理解了导师的深意。目的是一个很需要明确的东西，比如在最开始找研究课题的时候，读文献的目的一是看看前人的研究究竟包含哪些方面有没有什么漏洞，这时候就不用精读所有的文章，只要把一个领域的经典文章细读一下，其它的扩展了解个大概就可以了。导师让我最初的做法是用文字写下每一篇文章的研究课题是什么，创新的地方在哪里，结论是什么，漏洞在哪。其实这里面前三部分都还好说，最令我为难的是找出漏洞在哪。我读硕士研究生的时候有一门课叫做"批判性思维"，练的就是这个，最开始应用起来也不是很容易，不过后来越来越顺利了，后来才知道导师其实是在训练我把自己摆在审稿人的角度来看文章。几周下来，脑子中对自己要研究的领域的研究成果已经差不多了解了，对这个领域中很热但是还没有解决的问题也了解个大概，这时候再找研究的课题就会简单很多。当然，找课题并不是读文献的唯一目的，有时候你不知道写作的框架，有时候你不知道数据应该用哪种计量模型分析，有时你不知道理论模型的假设，甚至有时候你不知道表格的格式，这些你都可以从文献中找到，而这些时候由于你的目的不同，读文献侧重的方面也不同。3.论文篇众所周知，发表SSCI一定要用英文写作。一些人说自己发表不了好的SSCI是由于英语不好的缘故，如果英语是母语的话我肯定能发SSCI。如果有人问我对这番言论的意见，说实话我也不知道英语是不是你发不出SSCI的主要原因。每个人都是不一样的，最简单的方法是拿你的一篇得意之作（哪怕花钱）找人翻译一下，然后投一下好的SSCI就一目了然了，如果投中了的话说明英语是你的问题，如果投不中的话说明你的问题就不仅仅在英语上。有人问我英语不好怎么办？练啊！要么你就找个英语好的翻译当你的第二作者吧。我在这里要说的写论文主要不是英语方面，而是你论文的角度，换句话说，就是你论文的卖点在哪里。就好比一个商人兜售自己的商品，角度对一篇论文来说至关重要。比如实证研究中很有可能你搜集的数据给你带来的结果五花八门，甚至与你期望的相反。这个时候你文章中下结论的时候就要分外小心，找到一个有意思的角度然后看看数据是否符合。举个例子，我师弟的一篇文章的原假设是: 人们对不确定风险下的乐透的期望值与上一轮乐透彩票的结果正相关，说白了就是你看到了别人中奖了以后就会觉得自己买彩票的中奖几率会大一些。结果他的数据结果却正好和他的假设相反，人们对不确定风险下的乐透的期望值与上一轮乐透彩票的结果负相关！师弟一开始就慌了，头发都开叉了。不过几次见导师以后，他最终在导师的帮助下找到了一个非常有意思的角度，用"赌徒谬误"解释了他所发现的现象。所以说，没有烂数据，只要你选对了一个角度，小心地得出结论，你的论文就很有可能增色不少，当然，你的数据一定要符合你选的角度，你不能明明数据不支持，你非要牵强的编一个故事，这样做唬外行可以，内行一眼就看穿了。4.润色篇终于在无数次撞墙打滚儿揪头发以后，论文完成了！那么是不是可以递交了呢？当然还不可以，首先找一个机构把你的论文变成工作论文（working paper），这样做的一个目的是为了防止学术不端的人剽窃你的成果，或者很巧有人研究的与你撞车了，还有一个目的是让别人能读到或者引用你的文章。在变成工作论文以后，你要把你的论文发给你认为是这个领域的专家，资深的学者。发的目的不是让别人赞扬你的论文如何如何的好，而是让他们给你的论文挑毛病。同时，你要抓住一切机会去各种相关会议去演讲（present）你的论文，学术演讲（presentation）的目的一个是为了让大家记住你，再一个是为了让你的听众挑你论文的毛病。有的人做学术演讲的时候生怕别人挑毛病，觉得很没面子，其实这是大错特错的。为什么呢？因为在你把论文递交给SSCI的期刊以后期刊编辑会找一到三个审稿人，这些审稿人会给你的文章大挑特挑毛病。如果毛病太多的话，编辑拒稿是一定的。与其如此，不如在审稿人看你文章之前就尽量把你论文中存在的问题，能修改的修改，不能修改的至少要用语言防御一下，而修改和防御的过程就是你文章润色的过程。当润色接近了尾声，准备投稿吧。5.投稿篇向SSCI期刊投稿大多是在网上就可以完成的，投稿的时候一般要写一封covering letter，wrod文档一页就行，简单的说一下你希望贵期刊发表你的文章。投稿结果的可能性从好到坏分几个等级:第一个等级期刊直接邀你写稿，写完后发表。不过这种情形是可遇不可求的，Junior拥有这样的机会不大；第二个等级是你向SSCI期刊投稿，期刊回复不需要修改就直接发表。这一般发生在letter类期刊，要么接受，要么拒绝。第三个等级是你向SSCI期刊投稿，期刊回复需要修改重新递交，这个叫做R&R （revise and resubmit），修改重新递交以后期刊发表。这个是发表成功可能性最大的结果。第四个等级同样是R&R，但是重新递交以后被拒。第五个等级是递稿后发给审稿人，经审稿后被拒。最后一个等级是不发给审稿人，编辑直接拒。你千万不要以为最后一个等级发生的概率很低，事实上如果你给一些非常好的期刊投稿，编辑是很有可能直接把你的文章否掉的，否掉的原因五花八门，可能是该期刊类似的文章太多了，可能是你写的文章的结论不是非常有趣等等等等。如果非要说直接拒绝有什么好处的话，唯一的好处就是处理的时间快，不会耽误你很长的时间。假如你通过了编辑这一关，那么无论发表与否，至少你能有机会获得审稿人的意见了。当然，获得的审稿意见可能是2个"差评"，在这种情况下编辑会礼貌的通知你另投别家吧（其实就是拒绝的意思），对于审稿人的意见你要认真读的，因为SSCI期刊的审稿人一般都是你论文领域的行家，给出的意见多少会有些建设性意义。如果两个审稿人都是"好评"，或者两个审稿人意见一好一坏，但是编辑这个时候认为可以再给你一次机会的话，那么恭喜你，你获得了修改重新递交的机会了！R&R（也就是修改重新递交）意味着什么呢？这意味着你在该期刊发表的概率大大的上升了。但是请诸君注意不要庆祝的太早，香槟什么的就不要准备了，概率大大上升并不代表着一定会最终发表，获得R&R最终被拒的情况也不在少数。审稿人和编辑提出的问题可能是非常难改动的，在这种情况下，一定要认真的读审稿意见的每一个字，推敲如何在重新递交了以后能使审稿人和编辑满意。修改之后要附上一个文字说明，罗列清楚针对审稿人和编辑的每一条意见你是如何做相应修改的。有人可能问，审稿人的每一条意见都要修改吗？答案应该肯定的，笔者只见过两位恩师中的一位有一次说审稿人的几条意见不好，因此他决定不改，我当时觉得老头子太狠了，后来那篇文章后来也发表了。而笔者和笔者的师兄姐们均未敢做出这种大胆的行为（当然，有胆儿大的同事这样做不过后来被拒了）。因此笔者认为做为Junior还是按照意见改动的好。修改完成以后就重新递交吧，这时候唯一能做的事就是听天由命，假如几周后你收到一封通知你你的文章被该期刊发表的邮件，恭喜你！大功告成了！此时你的pose应该是头微仰呈45度角，眼角湿润，如果嘴里能叨念出一句座右铭什么的就完美了......6.尾声写的很长，情节也不够跌宕起伏，相信能看到这里的人不会很多，不过假如有一个搞学术的新人在看到我的这篇文章有一些启示的话，也算是笔者没有白写。笔者曾见过很多学术上的牛人，有的太牛了甚至可以被称之为犇人。与之聊天，发现牛人最大的特点一是基本功特别扎实，二是思维特别活跃。说实话搞好学术不是一件容易的事，真正成为大牛天分的确是需要一些的，但是就在SSCI发表这一个小的方面来看，即使是一个悟性不是很高的人，假如他专心学术坚持不懈，除非永远不尝试，否则发表只是一个时间的问题。只是很可惜，专心学术坚持不懈这八个字说来简单，做到却并不容易。尤其对像与我一样的junior们来说，整天捧着文献读，坐在电脑前面踏踏实实写论文着实是需要一些毅力。无论如何，年轻是劣势，同样也是资本，正如我的恩师对我说的那样:你还年轻，假如你从现在开始一直专注一个领域，总有一天，你会在这个领域有所作为。
不知道下面的图能不能看清楚，是Andy Field 第三版教材 203 页解释回归/osl 的一个图。ols 全称ordinary least squares，是回归分析（regression analysis）最根本的一个形式（算是ordinary代表的意思），结合下面的图解释下lease 和 squares 这两个词。（抱歉我的统计是英文学的，所以有些地方可能中文对的不好）
最简单的回归模型（model，就是 IV，可以是一个或者多个）包括（1）一个自变量(independent variable，IV) (横轴）和（2）一个因变量 (dependent variable，DV) (纵轴)。下面散点图中的数据点是实际DV的值（observed value），图中的线就是预测模型。左图中的一条横线（表示IV和DV没有关系）是平均值模型，也是OSL/回归默认设定的零模型（zero model），也就是不含任何IV的情况下只用平均值可以如何预测DV。中间图中的斜线是IV模型，也就是需要验证的模型（图中的关系很明显是线性关系 linear relationship）。右图中的两条交叉线是IV模型和零模型的比较，看IV模型是否能够在统计上显著地比零模型更多预测DV。这就是osl的基本原理。
具体一点就要涉及上图下半部分的文字框和一点公式了。先说osl里的 “squares”。无论是左图零模型用平均值预测，还是中间图用IV预测，都是计算出每个数据点和那条线之间的距离，也就是预测值（predicted value）与实际值（observed value）的差距（即误差，error），运算上用减法表示。零模型里就是用每一个实际DV值减去平均值（左图标出的每一个点到平均线的距离），IV模型就是实际值减去IV预测的DV值。这样计算得出的差显然有正有负，如果直接加到一起就会互相抵消。所以，解决的方法就是把每一个差都平方后再加到一起，就是sum of squares（也叫variance，方差）。这就是osl里面 “square” 是的由来。左图下面文字框红色圈起来的“SSt” 表示全部可预测的方差（因为不含任何IV），total sum of squares，下标字母T是total的缩写。
下面说 osl 里的 “least”。中间图里的线是IV模型，这条线叫做 line of best fit，也就是所有线里面误差（residual，就是error）最小，即实际值和预测值距离最短的那条线。这就是”least“ 的由来。红色圈起来的“SSr”表示IV模型下最小的误差方差，residual sum of squares，下标字母R是residual（错误）的缩写。
把第三个散点图说完。两个预测模型的差（ SSt - SSr）的结果就是SSm，也就是IV模型预测的方差，model sum of squares。换句话说，就是全部可预测的方差，减去IV模型的误差，剩下的就是IV模型预测的方差。前面说要看两个模型的差异是否在统计上显著，就用SSm / SSr，看到这里可能就眼熟了。对，这就是方差分析（ANOVA，analysis of variance）里 F ratio 的公式。所以统计软件里做回归的时候看IV模型是否显著是要找那个标了ANOVA 的表格，看里面的F值是否显著。F值越大越可能显著，也就是分子SSm （“好”方差）越大SSr（“坏”方差）越小。
普通最小二乘法（OLS）方法的原理是：
利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得所选择的回归模型应该使所有观察值的残差平方和达到最小。具体验证如下：
样本回归模型：
其中ei为样本（Xi,Yi）的误差。
平方损失函数：
则通过Q最小确定这条直线，即确定β0和β1，把它们看作是Q的函数，就变成了一个求极值的问题，可以通过求导数得到。求Q对两个待估参数的偏导数：
根据数学知识我们知道，函数的极值点为偏导为0的点。
解得：
这就是最小二乘法的解法，就是求得平方损失函数的极值点。
扩展资料
最小二乘法来源于19世纪意大利天文学家朱赛普·皮亚齐的一次发现，后由勒让德或高斯发明。
1801年，意大利天文学家朱赛普·皮亚齐发现了第一颗小行星谷神星。经过40天的跟踪观测后，由于谷神星运行至太阳背后，使得皮亚齐失去了谷神星的位置。随后全世界的科学家利用皮亚齐的观测数据开始寻找谷神星，但是根据大多数人计算的结果来寻找谷神星都没有结果。
时年24岁的高斯也计算了谷神星的轨道。奥地利天文学家海因里希·奥尔伯斯根据高斯计算出来的轨道重新发现了谷神星。
高斯使用的最小二乘法的方法发表于1809年他的著作《天体运动论》中。
法国科学家勒让德于1806年独立发明“最小二乘法”，但因不为世人所知而默默无闻。
勒让德曾与高斯为谁最早创立最小二乘法原理发生争执。
1829年，高斯提供了最小二乘法的优化效果强于其他方法的证明，因此被称为高斯-马尔可夫定理。
参考资料来源：百度百科-最小二乘法
找到自己要投的方向，确定要投哪个期刊，或者哪一类的期刊。写好文章（也可以找编辑写），找编辑帮忙发表就行了。当然自己也可以投稿，不过通过的机会很小。如果需要帮助可以来跟我了解
找到自己要投的方向，确定要投哪个期刊，或者哪一类的期刊。写好文章（也可以找编辑写），找编辑帮忙发表就行了。当然自己也可以投稿，不过通过的机会很小。如果需要帮助可以来跟我了解
推荐阅读：政治经济学专业必看的“百度百科” - 马克思主义经济学上传下载专区 - 人大经济论坛————目前我们提供一些关键的研究信息和思路，汇集了好几十个词条，日本、欧美和俄罗斯网络媒体，百度百科，互动百科。研究机构：中国《资本论》研究会相关专业杂志：如《当代经济研究》延伸性书籍文献：国内外的：如中国政治经济学教育科研网目前，人大经济论坛（马克思主义经济学版块及其上传下载专区），都有它的消息吧。我知道就这么多。另外
美国期刊专家(AJE)助您成功发表国际学术论文
普通最小二乘法（OLS）方法的原理是：
利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得所选择的回归模型应该使所有观察值的残差平方和达到最小。具体验证如下：
样本回归模型：
其中ei为样本（Xi,Yi）的误差。
平方损失函数：
则通过Q最小确定这条直线，即确定β0和β1，把它们看作是Q的函数，就变成了一个求极值的问题，可以通过求导数得到。求Q对两个待估参数的偏导数：
根据数学知识我们知道，函数的极值点为偏导为0的点。
解得：
这就是最小二乘法的解法，就是求得平方损失函数的极值点。
扩展资料
最小二乘法来源于19世纪意大利天文学家朱赛普·皮亚齐的一次发现，后由勒让德或高斯发明。
1801年，意大利天文学家朱赛普·皮亚齐发现了第一颗小行星谷神星。经过40天的跟踪观测后，由于谷神星运行至太阳背后，使得皮亚齐失去了谷神星的位置。随后全世界的科学家利用皮亚齐的观测数据开始寻找谷神星，但是根据大多数人计算的结果来寻找谷神星都没有结果。
时年24岁的高斯也计算了谷神星的轨道。奥地利天文学家海因里希·奥尔伯斯根据高斯计算出来的轨道重新发现了谷神星。
高斯使用的最小二乘法的方法发表于1809年他的著作《天体运动论》中。
法国科学家勒让德于1806年独立发明“最小二乘法”，但因不为世人所知而默默无闻。
勒让德曾与高斯为谁最早创立最小二乘法原理发生争执。
1829年，高斯提供了最小二乘法的优化效果强于其他方法的证明，因此被称为高斯-马尔可夫定理。
参考资料来源：百度百科-最小二乘法
首先，研究方法的难易程度与一篇论文的好坏没有因果关系。你能举出一个OLS就解决了的好论文。同样，我也能找到一个OLS就解决的烂得不能再烂的论文（别的不敢说，国内研究股权结构的文章，呵呵）；你能举出一个研究方法高大上的烂论文，我也能举出一个研究方法高大上的好论文。近的growing like china，弊系Alwyn Young的african growth mircle都是很好的例子。针对你说的实证研究，我的观点是看碗吃饭，有什么样的data用什么样的方法。data质量高（广义的）当然没人用RD,DID,IV, etc.，你学的三学期metrics是在data质量低的时候用的，要是随便都能找到quasi-experimental的data谁费这个劲identify啊。Melitz, Helpman, Rubinstein（2008）用宏观数据和Heckman selection model完全绕过对微观行业中公司数据的需求正是一个用数学和计量技巧避开data constraint的完美例子。当然我也可以说没数据小爷我就不做了，或者小爷我随便拿高质量data，那我绝对不会去学计量。就连你推崇的Randomised Control Trial来说。这仍然是一个data quality的问题：我一个差分解决三学期计量的根本原因是我有high-quality的data。我有data我任性。但是如果没有呢？譬如说RCT中的non-compliance（assigned to control group but attending to treatment instead）就会严重影响data quality。这种时候，你简单差分的identification strategy是invalid的。Heckman et. al.（Perry Preschool）的解决方法是引入大量的数学（包括群论。。幸好我学过抽代）以修正RCT里面的错误。另一方面，现在development中有一支文献过于专注于RCT导致研究的问题越来越小，越来越insignificant（Perry Preschool的实验一共有差不多30个小孩吧）。这种为了identification简单而变相的“去数学化”对社会科学的发展其实并没有多大好处。我想你也应该同意这一观点吧。其次，研究方法简单并不代表不能在经济学里发表。弊系的Donaldson的JMP(railroad of raj, AER forthcoming)里就只用了OLS和NLS，人家不但毕了业，还 place到了 MIT*。Feyrer和Sacerdote的风向和岛屿发展的论文也是只有一个OLS**，发了REStat。这些都是计量方法简单但是结果深刻的文章，作者也都得到了经济学领域内相应的回馈（至少tier2的journal）。我忘了谁还做了一个统计，近10年来用OLS的文章在top5 journals里面仍然占超过50%的份额。这些都说明了经济学中并不存在歧视简单方法，逼着你只去做应用数学的趋势。*他亲口跟我说，他在博士（7年）阶段90%的时间都用来录数据了。间接对你所说的“...但是实证上当然不是这样的。读书期间哪怕做 AP 期间，都在约束优化，这种在经济系投资收益不太高甚至会被惩罚的项目...”提供了一个反例。** 其实这篇文章还是用了IV的。但是IV只是作为OLS的一个robustness check。所以我没有算进来。。再次，针对于你说的“用bellman equation谈各国经济的长期表现”这个话题，我想说的是，经济学里不单有structural form的研究，还有reduced form的研究。我想你一定熟悉发展里一支叫“legacy study”的文献吧？殖民，贩奴，宗教改革，议会，科举改革等等都有人做过了。而他们的方法正是你所推崇的“到历史书中去”的方法。经济学只不过往前走了一步，用各种data和统计模型来backup学者们提出的各种理论。为此所需要的一些数学，我认为是值得的。而path-dependency，亦即“history matters”正是这一枝文献所给出的一个重要的结论。最后想说下资格考的问题。主流经济系的资格考一般放在第一年末，也就是让你花一年的时间学数学。考完资格考之后如果你想做reduced form的话，基本上是不需要再接触高深的数学的。与一个人整个学术生涯相比，匀出一年学点数学似乎也没什么大不了吧。学经济学的人从来没有说过不需要任何其他社会科学的研究方法。但是你的回答中颇有“社会科学不需要经济学的研究方法”的意思。
1.导师篇可能在看到上段的文字以后，一些会产生这样一个感觉: 你和你师兄师姐的文章会发表的原因是因为你的导师好吧。事实上笔者很认同这一点，可以说如果我没有遇到两位恩师我的博士经历可能会完全不同。但是请诸位不要误解，我说导师好会使文章发表的几率大一些并不是简单的因为你把导师的名字放在你论文上来震慑审稿人（事实上编辑们的心理素质是很好的，而作者和审稿人也是双盲），而是由于好的导师会教给你很多有用的东西。我不知道广大经济博士同袍们多久见导师一次面，我三年里是平均一周见一次的。当然见导师不是为了讨论哪家馆子的水煮鱼味道正宗（这个可以留到课后讨论），勤见导师的一大好处是你总会有压力，这种压力会不断推动你在下次见导师前准备好向导师提新的问题，问题解决了你的进步就会快一些。导师关键在一个“导”字上面，导不是说帮你研究，而是解决你不懂的问题，当你走偏的时候导师要帮你扶正方向。举个例子，做实证的时候用哪一种计量模型是一个比较重要的问题，比如如果观测值不独立就需要用Cluster来校正OLS的标准误，如果是面板数据就要考虑是用random effect 还是fixed effect, 如果因变量有上下限就要考虑用Tobit模型，如果因变量离散且大于三个值就不能用logit 和probit而可以考虑用multinomial，如果观测值很少很少可以试一下非参检验等等。这时候导师的几句话就能使刚入门的博士生避免走很多的弯路。当然这里有一个大前提，那就是导师必须明白你提出问题的答案，或者至少能告诉你在哪里可以找到答案。我建议各位博士生一定要最大程度的争取与导师见面的机会。当然，你可能会问假如你的导师对你的研究漠不关心或者非常的忙根本没空理你怎么办呢？没关系，你还有另外一个导师——文献。2.立题篇研究的课题应该怎么找呢？首先说两种错误的方式: 首先一个错误的方式是抱着头自己想，头发都想掉了最后发现自己想出的问题爷爷辈儿的人都研究过了。说句实话，任何一个领域发展到今天，凡是你抱着头能想出来的经济问题基本上都能被前人研究了。第二个错误就是总想找一个很大的课题研究，整天琢磨着我要是能把股价预测出来就好了，这样我买股票就发了财了，问他怎么研究，除了甩别人听不懂的名词以外也说不出个所以然来。其实博士生要找研究课题最主要的方式是读文献。前人的研究是你的基础，你必须站在这些巨人的肩膀上才能走的更远一些。前人的研究是A，你的研究是B，B是从A得来的，没有A你不可能一下子蹦到B。文献怎么读？这其实是我刚读博士的时候问得最多的问题。问导师，导师反问我: 你读文献的目的是什么？一开始我觉得这是一句废话，读文献不就是看看前人研究什么了么？后来才慢慢的理解了导师的深意。目的是一个很需要明确的东西，比如在最开始找研究课题的时候，读文献的目的一是看看前人的研究究竟包含哪些方面有没有什么漏洞，这时候就不用精读所有的文章，只要把一个领域的经典文章细读一下，其它的扩展了解个大概就可以了。导师让我最初的做法是用文字写下每一篇文章的研究课题是什么，创新的地方在哪里，结论是什么，漏洞在哪。其实这里面前三部分都还好说，最令我为难的是找出漏洞在哪。我读硕士研究生的时候有一门课叫做"批判性思维"，练的就是这个，最开始应用起来也不是很容易，不过后来越来越顺利了，后来才知道导师其实是在训练我把自己摆在审稿人的角度来看文章。几周下来，脑子中对自己要研究的领域的研究成果已经差不多了解了，对这个领域中很热但是还没有解决的问题也了解个大概，这时候再找研究的课题就会简单很多。当然，找课题并不是读文献的唯一目的，有时候你不知道写作的框架，有时候你不知道数据应该用哪种计量模型分析，有时你不知道理论模型的假设，甚至有时候你不知道表格的格式，这些你都可以从文献中找到，而这些时候由于你的目的不同，读文献侧重的方面也不同。3.论文篇众所周知，发表SSCI一定要用英文写作。一些人说自己发表不了好的SSCI是由于英语不好的缘故，如果英语是母语的话我肯定能发SSCI。如果有人问我对这番言论的意见，说实话我也不知道英语是不是你发不出SSCI的主要原因。每个人都是不一样的，最简单的方法是拿你的一篇得意之作（哪怕花钱）找人翻译一下，然后投一下好的SSCI就一目了然了，如果投中了的话说明英语是你的问题，如果投不中的话说明你的问题就不仅仅在英语上。有人问我英语不好怎么办？练啊！要么你就找个英语好的翻译当你的第二作者吧。我在这里要说的写论文主要不是英语方面，而是你论文的角度，换句话说，就是你论文的卖点在哪里。就好比一个商人兜售自己的商品，角度对一篇论文来说至关重要。比如实证研究中很有可能你搜集的数据给你带来的结果五花八门，甚至与你期望的相反。这个时候你文章中下结论的时候就要分外小心，找到一个有意思的角度然后看看数据是否符合。举个例子，我师弟的一篇文章的原假设是: 人们对不确定风险下的乐透的期望值与上一轮乐透彩票的结果正相关，说白了就是你看到了别人中奖了以后就会觉得自己买彩票的中奖几率会大一些。结果他的数据结果却正好和他的假设相反，人们对不确定风险下的乐透的期望值与上一轮乐透彩票的结果负相关！师弟一开始就慌了，头发都开叉了。不过几次见导师以后，他最终在导师的帮助下找到了一个非常有意思的角度，用"赌徒谬误"解释了他所发现的现象。所以说，没有烂数据，只要你选对了一个角度，小心地得出结论，你的论文就很有可能增色不少，当然，你的数据一定要符合你选的角度，你不能明明数据不支持，你非要牵强的编一个故事，这样做唬外行可以，内行一眼就看穿了。4.润色篇终于在无数次撞墙打滚儿揪头发以后，论文完成了！那么是不是可以递交了呢？当然还不可以，首先找一个机构把你的论文变成工作论文（working paper），这样做的一个目的是为了防止学术不端的人剽窃你的成果，或者很巧有人研究的与你撞车了，还有一个目的是让别人能读到或者引用你的文章。在变成工作论文以后，你要把你的论文发给你认为是这个领域的专家，资深的学者。发的目的不是让别人赞扬你的论文如何如何的好，而是让他们给你的论文挑毛病。同时，你要抓住一切机会去各种相关会议去演讲（present）你的论文，学术演讲（presentation）的目的一个是为了让大家记住你，再一个是为了让你的听众挑你论文的毛病。有的人做学术演讲的时候生怕别人挑毛病，觉得很没面子，其实这是大错特错的。为什么呢？因为在你把论文递交给SSCI的期刊以后期刊编辑会找一到三个审稿人，这些审稿人会给你的文章大挑特挑毛病。如果毛病太多的话，编辑拒稿是一定的。与其如此，不如在审稿人看你文章之前就尽量把你论文中存在的问题，能修改的修改，不能修改的至少要用语言防御一下，而修改和防御的过程就是你文章润色的过程。当润色接近了尾声，准备投稿吧。5.投稿篇向SSCI期刊投稿大多是在网上就可以完成的，投稿的时候一般要写一封covering letter，wrod文档一页就行，简单的说一下你希望贵期刊发表你的文章。投稿结果的可能性从好到坏分几个等级:第一个等级期刊直接邀你写稿，写完后发表。不过这种情形是可遇不可求的，Junior拥有这样的机会不大；第二个等级是你向SSCI期刊投稿，期刊回复不需要修改就直接发表。这一般发生在letter类期刊，要么接受，要么拒绝。第三个等级是你向SSCI期刊投稿，期刊回复需要修改重新递交，这个叫做R&R （revise and resubmit），修改重新递交以后期刊发表。这个是发表成功可能性最大的结果。第四个等级同样是R&R，但是重新递交以后被拒。第五个等级是递稿后发给审稿人，经审稿后被拒。最后一个等级是不发给审稿人，编辑直接拒。你千万不要以为最后一个等级发生的概率很低，事实上如果你给一些非常好的期刊投稿，编辑是很有可能直接把你的文章否掉的，否掉的原因五花八门，可能是该期刊类似的文章太多了，可能是你写的文章的结论不是非常有趣等等等等。如果非要说直接拒绝有什么好处的话，唯一的好处就是处理的时间快，不会耽误你很长的时间。假如你通过了编辑这一关，那么无论发表与否，至少你能有机会获得审稿人的意见了。当然，获得的审稿意见可能是2个"差评"，在这种情况下编辑会礼貌的通知你另投别家吧（其实就是拒绝的意思），对于审稿人的意见你要认真读的，因为SSCI期刊的审稿人一般都是你论文领域的行家，给出的意见多少会有些建设性意义。如果两个审稿人都是"好评"，或者两个审稿人意见一好一坏，但是编辑这个时候认为可以再给你一次机会的话，那么恭喜你，你获得了修改重新递交的机会了！R&R（也就是修改重新递交）意味着什么呢？这意味着你在该期刊发表的概率大大的上升了。但是请诸君注意不要庆祝的太早，香槟什么的就不要准备了，概率大大上升并不代表着一定会最终发表，获得R&R最终被拒的情况也不在少数。审稿人和编辑提出的问题可能是非常难改动的，在这种情况下，一定要认真的读审稿意见的每一个字，推敲如何在重新递交了以后能使审稿人和编辑满意。修改之后要附上一个文字说明，罗列清楚针对审稿人和编辑的每一条意见你是如何做相应修改的。有人可能问，审稿人的每一条意见都要修改吗？答案应该肯定的，笔者只见过两位恩师中的一位有一次说审稿人的几条意见不好，因此他决定不改，我当时觉得老头子太狠了，后来那篇文章后来也发表了。而笔者和笔者的师兄姐们均未敢做出这种大胆的行为（当然，有胆儿大的同事这样做不过后来被拒了）。因此笔者认为做为Junior还是按照意见改动的好。修改完成以后就重新递交吧，这时候唯一能做的事就是听天由命，假如几周后你收到一封通知你你的文章被该期刊发表的邮件，恭喜你！大功告成了！此时你的pose应该是头微仰呈45度角，眼角湿润，如果嘴里能叨念出一句座右铭什么的就完美了......6.尾声写的很长，情节也不够跌宕起伏，相信能看到这里的人不会很多，不过假如有一个搞学术的新人在看到我的这篇文章有一些启示的话，也算是笔者没有白写。笔者曾见过很多学术上的牛人，有的太牛了甚至可以被称之为犇人。与之聊天，发现牛人最大的特点一是基本功特别扎实，二是思维特别活跃。说实话搞好学术不是一件容易的事，真正成为大牛天分的确是需要一些的，但是就在SSCI发表这一个小的方面来看，即使是一个悟性不是很高的人，假如他专心学术坚持不懈，除非永远不尝试，否则发表只是一个时间的问题。只是很可惜，专心学术坚持不懈这八个字说来简单，做到却并不容易。尤其对像与我一样的junior们来说，整天捧着文献读，坐在电脑前面踏踏实实写论文着实是需要一些毅力。无论如何，年轻是劣势，同样也是资本，正如我的恩师对我说的那样:你还年轻，假如你从现在开始一直专注一个领域，总有一天，你会在这个领域有所作为。
美国期刊专家(AJE)助您成功发表国际学术论文
可以。OLS是ordinaryleastsquare的简称，意思是普通最小二乘法。普通最小二乘估计就是寻找参数的估计值，使上式的离差平方和Q达极小。用这种方法可以算出计量模型中的参数，它是计量经济学中最基本，也是用的最多的方法。
推荐阅读：政治经济学专业必看的“百度百科” - 马克思主义经济学上传下载专区 - 人大经济论坛————目前我们提供一些关键的研究信息和思路，汇集了好几十个词条，日本、欧美和俄罗斯网络媒体，百度百科，互动百科。研究机构：中国《资本论》研究会相关专业杂志：如《当代经济研究》延伸性书籍文献：国内外的：如中国政治经济学教育科研网目前，人大经济论坛（马克思主义经济学版块及其上传下载专区），都有它的消息吧。我知道就这么多。另外
这个要看你的具体要求，不是越改越好，要能够适合自己的更好
真的很难找啊。。。怪不得没人回复。。这些东东可能对你用用。。。祝你好运！电子货币发展对货币流通速度的影响――基于协整的实证研究周光友(西安交通大学 经济与金融学院 陕西 西安 710061)摘要:通过统计分析,本文认为电子货币影响货币流通速度的因素主要有:现金比率,货币供给的"流动性",金融电子化程度以及货币电子化程度,它们对货币流通速度的影响是不同的.进一步分析发现,中国电子货币对传统货币有着两个明显的替代效应:一是替代加速效应,二是替代转化效应.两个替代效应的存在使电子货币并没有加快货币流通速度,反而导致了货币流通速度的下降,这与大多数学者的研究结论相反.本文的结论也许可以用来解释近年来我国货币流通速度下降的原因.同时,电子货币通过对货币流通速度的影响必然会到货币政策的有效性,因此,中央银行在制定货币政策时必须加以考虑.关键词:电子货币;货币流通速度;货币政策效应;协整中图分类号: 文献标识码:A 文章编号:作者简介:第一作者:周光友(1971,5-),男,经济学博士,研究方向:货币金融理论.曾在核心期刊上发表学术论文近20篇.联系方式:地址:郑州大学升达学院国贸系 周光友(收)邮编:451191电话: 手机:(0)Email: (优先)2电子货币发展对货币流通速度的影响――基于协整的实证研究周光友(西安交通大学 经济与金融学院 陕西 西安 710061)摘要:通过统计分析,本文认为电子货币影响货币流通速度的因素主要有:现金比率,货币供给的"流动性",金融电子化程度以及货币电子化程度,它们对货币流通速度的影响是不同的.进一步分析发现,中国电子货币对传统货币有着两个明显的替代效应:一是替代加速效应,二是替代转化效应.两个替代效应的存在使电子货币并没有加快货币流通速度,反而导致了货币流通速度的下降,这与大多数学者的研究结论相反.本文的结论也许可以用来解释近年来我国货币流通速度下降的原因.同时,电子货币通过对货币流通速度的影响必然会到货币政策的有效性,因此,中央银行在制定货币政策时必须加以考虑.关键词:电子货币;货币流通速度;货币政策效应;协整电子货币的产生和发展不仅改变了人们的生活习惯,支付方式,而且已经给传统的货币和金融理论带来了极大的挑战.近年来,随着我国电子货币的快速发展,它对通货和存款的取代作用越来越明显.与此同时,我国的货币流通速度呈现出不断下降的趋势,这种变化对货币政策的制定和实施都会产生较大影响.从理论上说,由于电子货币具有高流动性的特点,它对传统货币的取代必然会改变货币流通速度,从许多电子货币发展较快国家的实际数据来看,自电子货币出现以来,货币流通速度也变得极其不稳定,因此可以断定电子货币必然会对货币流通速度产生影响,至于这种影响程度有多大则是我们要研究的问题.因而对此问题的研究不但可以从另一的角度解释货币流通速度变化的原因,而且对提高中央银行货币政策的有效性有着重要的意义.本文以下的结构安排是:第一部分为文献综述,在回顾国内外相关文献的基础上,对相关的理论观点进行了简要的评介,并提出了本文的理论假设.第二部分,第三部分为电子货币与货币流通速度相关性的实证分析过程.第四部分是模型结果的分析.最后是全文的结论及政策建议.一,文献综述根据巴塞尔委员会的定义:电子货币是指在零售支付机制中,通过销售终端,不同的电子设备之间以及在公开网络(如Internet)上执行支付的"储值"和预付支付机制.[1]货币流通速度则是指一定时期内(通常为一年)货币流通的次数.国内外许多学者对影响货币流通速度变化的因素进行了研究.欧洲中央银行(1988)在《电子货币报告》中,认为电子货币会加快货币流通速度;[2]国际清算银行(BIS)对电子货币研究的一些报告在对各国电子货币的发展和应用情况进行介绍以及其风险和监管研究的同时,都不同程度地涉及了电子货币对货币流通速度影响的内容,并认为电子货币会加速货币流通速度.Survey of Electronic Money(1996),[3]Implications for Central Banks of the Development of Electronic Money(BIS,1996年10月),Risk Management for Electronic Banking and Electronic MoneyActivities(BCBS,1998年3月),BIS于2000年5月和2001年11月分别出版了题为Survey ofElectronic Money Developments的两份报告,之后又于2004年4月出版了Survey ofDevelopments in Electronic Money and Internet and Mobile Payments.此外,国外3学者在对电子货币研究的相关文献中也认为电子货币会对货币流通速度产生影响.Berentsen, Aleksander, Kyklos (1998),在论述了电子货币产品的特征,并提出电子货币的使用将对货币需求,供给及货币流通速度产生影响;[4] Aleksander Berentsen(2002)讨论了电子货币对货币需求及其过程,货币流通速度,准备金需求,中央银行货币控制权及货币政策传导机制的影响;[5] James A. Dorn(1996)认为,由于电子货币的存在及其对货币流通速度的影响,降低了中央银行控制基础货币的能力;[6] Susan M. Sullivan (2002)认为,随着电子货币的广泛使用,将限制中央银行货币供给的控制能力,使货币流通速度加快,铸币税收入减少,货币乘数发生变化等.[7]从国内来看,王鲁滨(1999),在分析电子货币对货币需求的影响时认为,电子货币替代了通货使通货减少,从而加快了货币流通速度.[8]尹龙(2000)在分析电子货币对货币政策中介目标可控性方面的影响时认为,根据传统的货币理论,货币的流通速度基本稳定或有规律的变化,即是可预测的.在此基础上,才能确定一个与最终目标相一致的中介目标的控制规模和程度.电子货币将使这一理论前提不再成立,它对货币流通速度的影响是随机游走的,导致短期货币流通速度难以预测或预测的准确性受到严重影响.[9]董昕,周海(2001)在分析电子货币对货币需求时认为,电子货币的替代作用使流通中的现金减少,加快了货币的流通速度,也使利用现金进行交易的次数减少,如果支付数字化现金脱离银行账目,货币政策的关键因素-对中央银行的货币需求量将减少.[10]陈雨露,边卫红(2002)将电子货币引入费雪方程式,分析了电子货币对货币流通速度影响,认为当电子货币逐步取代通货,尤其是在线电子货币的普及和发展.比特形态的电子货币以光和电作为物质载体,以接近于光速的极限在因特网上高速流通,具有很强的随机性,这导致短期货币流通速度难以预测或预测的准确性受到影响,费雪交易方程式有待进一步考验.[11]杨路明,陈鸿燕(2002)在分析电子货币对货币政策中介目标可测性和可控性影响时认为,电子货币的发展,正在使中介目标的合理性和科学性日益下降.在可测性方面,货币数量的计算与测量,正受到电子货币的分散发行,各种层次货币之间迅捷转换,金融资产之间的替代性加大,货币流通速度加快等各方面的影响.在可控制方面,来自货币供给方面的变化,加上货币流通速度的不稳定和货币乘数的影响,使货币量的可控性面临着挑战.[12]蒲成毅(2002)结合中国货币供应的实际,探讨了数字现金对货币供应和货币流通速度的影响.认为货币流通速度在初期(以V0为主)将随M0 趋向减少而呈下降的态势,而在后期E ,VE都将趋向增大,M1 的总量却将因其流动速度的极快以及向M0转化的总趋势,将导致其形态留存时间极短而总量趋向降低,则货币流通速度(以VE为主)将转而呈上升趋势,即货币流通速度变化特征呈V字型.[13]张红,陈洁(2003)认为电子货币加快了货币流通速度,使在市场经济条件下的利率成为影响货币流通速度的非惟一因素.[14]唐平(2005)认为,电子货币的广泛使用,使不同货币需求动机间的边界变得不再明显,且货币的平均流通速度不断加快.[15]此外,国内外的一些学者在分析货币流通速度的影响因素时,虽然没有把电子货币作为一个影响因素进行分析,但在这些分析却中蕴含了电子货币对货币流通速度的影响.艾洪德,范南(2002)在对中国货币流通速度影响因素进行统计分析时,得出金融发达程度是影响中国货币流通速度的因素主之一.[16]梁大鹏,齐中英(2004)采用金融相关率和金融创新度指标对我国1978-1998年间三个层次货币的流通速度进行回归来研究我国金融创新与货币流通速度之间的关系,结果显示出我国的金融创新与MO和Ml的流通速度正相关,但是与M2的流通速度负相关.[17]由此可见,国内外学者在对货币流通速度的影响因素进行分析时,都不同程度地涉及到了电子货币对货币流通速度的影响.但从总体上看,大多数学者对电子货币对货币流通速度的影响仅仅停留在理论分析层面上,并认为电子货币会加速货币流通速度,从而加大4了中央银行控制基础货币的难度.在对影响货币流通速度的因素进行实证研究时,也很少考虑到了电子货币对货币流通速度影响,更没有把电子货币看作影响货币流通速度的因素纳入模型中,因此对电子货币与货币流通速度相关性的实证研究相对缺乏.然而,从国内外学者研究的结论中可明显看出的是,电子货币对货币流通速度的影响是客观存在的,并且这种影响应该随着电子货币的快速发展而表现得越来越明显,至于这种影响程度有多大则主要取决于电子货币对传统货币替代的深度和广度及其对货币流通速度的作用机制.国内外绝大多数学者一致认为,电子货币的存在和发展必然会加快货币流通速度.然而,从我国电子货币发展的情况来看,特别是从1990年代以来,我国电子货币发展的同时,我国的货币流通速度却呈现出长期持续下降的趋势,特别是广义货币的流通速度下降更为明显.因此,电子货币必然会加速货币流通速度的观点并不能解释我国电子货币与货币流通速度二者之间的这种此消彼长的相互关系.虽然,影响货币流通速度的因素很多,而这些影响因素的作用在不同国家和不同的时期也不尽相同,电子货币也只是其中一个,并且电子货币还不是影响货币流通速度的决定性因素,特别是在电子货币发展还处于发展的初期阶段的中国来说更是如此.但是,一方面电子货币对货币流通速度的影响有着越来越明显的趋势,而另一方面我国的货币流通速度却呈现出长期持续下降的趋势,电子货币与货币流通速度之间究竟是一种什么样的关系,电子货币的发展是加快还是降低了货币流通速度,这是本文研究的出发点.为了更好,更直接地揭示电子货币对货币流通速度影响的程度和作用机制,提高货币政策的有效性,本文在现有研究成果的基础上,运用协整理论方法和误差修正模型建立起我国1978-2000年间电子货币与货币流通速度之间的稳定关系,并对影响货币流通速度的因素进行分析,进而提出相应的政策建议.二,模型变量选择和样本数据说明(一)模型选择本文在进行电子货币对中国货币流通速度影响的分析中采用的是协整的理论方法,它包括单位根检验和协整检验两个基本内容.在本文的分析过程中,比较重要的是误差修正模型的使用.目前建立误差修正模型的方法通常有Engle-Granger两步法和Wickens-Breusch一步法.本文选择Engle-Granger两步法来计算货币流通速度与其变量对短期冲击的效应.因为Engle-Granger两步法建立的误差修正模型含有短期动态行为,即含有差分项,所以可以用它考虑短期的冲击作用.而通过Wickens-Breusch一步法,我们可以得到一种相对于一阶单整时间序列而言的长期静态方程,所以用它来说明长期货币流通速度与其变量在各层面的影响关系.就这三种公式的关系而言,协整关系说明该数列组之间的变化关系,长期静态方程说明它们之间的长期关系,而Engle-Granger两步法方程仅说明变量差分项之间的关系,因此前两者关系的反映更为重要.(二)数据指标选取有关中国货币流通速度数据指标和电子货币对货币流通速度影响因素的具体选取值,本文在附表1中已经列出.从国内外数据采集的情况来看,由于月度数据和季度数据难以获得,本文在计量模型中采用的是年度指标.为了保证模型的准确性和科学性,变量个数选取就不能太多,同时不能出现指标间的复共线性.本文在选取数据指标时,分别选取具有代表性的三个不同货币层次指标,目的在于更好地分析电子货币条件下,电子货币对不同货币层次的替代作用及其对货币流通速度的影响.51,现金比率(M0/M2).1它表明现金占广义货币的比率,选择该指标的目的在于,随着电子货币的普及与应用,作为划分货币层次依据的流动性将逐渐消失,由于电子货币具有极强的流动性,它使M0,M1,M2之间差异趋向模糊,各货币层次之间的转换就不仅仅只在M0,M1,M2三者之间进行,亦即转换的内容和范围都扩大了,特别是向流动性小的金融资产(有价证券及其它金融投资品)转化,即沿M0,M1,M2,M3,…,Mn的脚码序号升高的方向转化.在电子货币时代,这种反向转化所需费用很少,所需时间几乎为零,因此,随着电子货币的普遍使用,货币层次形态M0,M1,M2,M3,…,Mn将存在逐渐沿脚码序号升高方向转化的趋势.这种变化趋势必然使流通中现金的数量减少,现金与广义货币的比率下降,从而降低货币流通速度.2,货币供给的"流动性"(M1/M2)2.它表明狭义货币供给相对于广义货币供给的比重.当M1/M2的值趋于增大,意味着代表现实流通的也即现实将用于购买和支付的货币在广义货币供给量中的比重相对上升,货币供给的流动性增强,货币流通速度加快;反之,当M1/M2的值趋于减小,则表明广义货币供给量中的准货币比重上升,货币供给的流动性减弱,货币流通速度下降.一般来说,在电子货币展的初期阶段,电子货币对现金和活期存款的替代作用较为明显.因此如果我国的"流动性"指标的比率下降,则说明电子货币对我国现金和活期存款的替代作用较为明显,反之则反之.事实上,从我国的实际数据来看,该比率从1978年的81.9%下降到2000年27.6%.3,金融电子化程度.本文用(M2-M0)/M2来代替,其观点在于一国金融系统中非流通现金比重越大,该国金融电子化程度越高.在电子货币条件下,由于电子货币对传统货币的取代程度随着流动性的下降而减弱,因此电子货币对M0的替代作用也必然大于对M2的替代.这样,M0的下降就会使(M2-M0)/M2的比率上升,金融电子化程度也就提高.从我国的实际数据来看,改革开放以来,特别是90年代中后以来,我国的金融电子化程度逐步提高,而这一时期也正是我国电子货币快速发展的时期.4,货币电子化程度(FA/M1).根据金融资产流动性的不同,可以把金融资产分成交易性金融资产和投资性金融资产两部分.交易性金融资产是那些可以用于直接支付的金融资产,它具有很强的流动性,根据货币层次的划分,可以近似看成狭义货币Ml.而投资性金融资产的流动性较差,但它具有到期获得收益的特性的金融资产,主要包括准货币,有价证券及金融衍生工具.在电子货币条件下,由于电子货币不仅代替了流通中的现金和存款,而且使流动性较高的金融资产向流动性较低的金融资产转化的趋势.从而电子货币会引起交易性金融资产比重的降低和投资性金融资产比重的提高.为此我们可以用一国金融资产总量与交易性金融资产数量的比率来反映货币电子化程度,这一指标可用公式表示如下:tttttMFAFATFAEML1//==其中:EM为货币电子化程度,FAT为交易性金融资产数量,FA为金融资产总额.指标越大说明投资性金融资产数量的比例越大,则货币电子化程度越高,越小则说明货币电子化程度越低.从我国的实际数据来看,货币电子化指标在1994年后开始快速增长,这与我国从1995年开始使用电子货币,之后电子货币得到迅速发展有着密切关系,同时也说明,在此期间我国货币电子化水平是不断提高的.三,模型计算及其结果1 这里的"现金比率"指的是流通中的现金与广义货币的比率,与通常所说的现金比率(现金与流动性负债的比率)的涵义并不相同.2 这里所说的"流动性",与经常用来作为货币代用语的"流动性"概念的内涵并不相同.6(一)单位根检验在进行协整分析之前,须对变量的平稳性及其滞后期数进行检验.将拟用变量取对数后,利用EVIEWS3.0经济应用软件,采用ADF方法检验单位根,检验结果如下:LV0～I(C,1,2)**,LV1～I(C,1,1)**,LV2～I(C,1,1)**,LCR～I(C,1,1)***,LL～I(C,1,1)**,LFE～I(C,1,1)*,LEM～I(C,1,1)**其中,圆括号中中间数字为单整阶数,后一个数字为最佳滞后期数.*表示10%的水平下显著,**表示5%的水平下显著,***表示1%的水平下显著.(二)协整检验首先,我们以2LV为例进行协整关系检验.1,利用普通最小二乘法(OLS)关于货币tM2的流通速度tV2的对数tLV2对现金比率对数LCR,货币供给的流动性对数LL,金融电子化对数LFE与货币电子化对数LEM进行回归,并计算残差估计值以∧t .tttttLEMLFELLLCRLV1275.08815.10386.56330.18291.02+ + =(-4.7199) (-1.2526) (8.4015) (-2.0087) (1.1435)2R=0.9470 DW=0.9480tttttLEMLFELLLCR1275.08815.10386.56330.18291.0 + +=∧2,对残差估计值以∧t 水平值进行单根检验,检验结论如下表:表1 单位根检验情况Lag ADF统计值 临界值1 -2.6161-2.6889 ***-1.9592 **-1.6246 *2 -2.4182-2.6968 ***-1.9602 **-1.6251 *3 -2.262-2.7057 ***-1.9614 **-1.6257 *4 -2.1896-2.7275 ***-1.9642 **-1.6269 *0 -2.9625 -2.6819 ***7-1.9583 **-1.6242 *其中,***表示在1%水平下显著,**表示在5%水平下显著,*表示在10%水平下显著.由上表可知,残差估计值∧t 序列是I(0)的,也就是说残差估计值∧t 序列是平稳的.从而,货币流通速度对数tLV2和现金比率对数LCR,货币供给的流动性对数LL,金融电子化对数LFE与货币电子化对数LEM之间是协整的.同理,可得到货币流通速度V1,V0的协整回归方程:tttttLEMLFELLLCRLV2039.01952.16626.31618.04955.11+ + =(4.5166) (-0.0679) (3.3378) (0.6973) (1.5979)2R=0.5382 DW=0.4286tttttLEMLFELLLCRLV4712.04378.17940.263759.414532.20+ + =(2.4423) (-5.4426) (7.6610) (-0.2632) (0.7250)2R=0.9119 DW=0.8816(三)建立误差修正模型1,如前所述,如果一组变量之间有协整关系,那么协整回归总是能被转换为误差修正模型.利用Engle-Granger两步法建立误差修正模型.tM2的流通速度tV2的对数tLV2对现金比率对数LCR,货币供给的流动性对数LL,金融电子化对数LFE与货币电子化对数LEM变成的平稳序列以及残差估计值1 t ,逐个删除上述方程中t统计值不显著的项,最终可得误差修正模型初步回归方程:∧+ = 124037.01780.13968.40595.0ttttLFELLLV(0.8506) (0.3212) (0.9313) (-3.2584)2R=0.6530 DW=2.1378同理我们可得货币流通速度V1,V0的Engle-Granger两步法建立误差修正模型.∧+ + = 114037.02821.02452.41110.0ttttLFELLLV(2.1098) (0.6754) (2.2637) (-2.2478)2R=0.5283 DW=2.1882∧+ += 105498.04723.313085.266037.31ttttLFELLLV(5.7981) (1.8301) (6.3852) (-2.4350)82R=0.2238 DW=0.62502,利用Wickens-Breusch一步法,最终得到如下回归方程:tttttLEMLFELLLCRLV2471.08407.21358.03417.26324.12 ++ =同理我们可得货币流通速度V1,V0的Wickens-Breusch一步法误差修正模型.tttttLEMLFELLLCRLV1908.02415.11524.02103.07861.11 +++=tttttLEMLFELLLCRLV3174.07562.29173.08324.07452.20 +++=综上所述,我们得到货币流通速度在V2,V1和V0三个层面上与现金比率,货币供给的流动性,金融电子化程度和货币电子化程度的影响关系如表2.表2 我国电子货币对货币流通速度影响变化率系数分析现金比率CR 货币供给的流动性L协整Engle-Granger两步法误差修正Wickens-Breusch一步法误差修正协整Engle-Granger两步法误差修正Wickens-Breusch一步法误差修正V2 -1.6330 2.3417 5.0386 4.3968 0.1358V1 -0.1618 0.2103 3.6626 4.2452 0.1524V0 -41.3759 0.8324 26.7940 26.3085 0.9173金融电子化程度FE 货币电子化程度EM协整Engle-Granger两步法误差修正Wickens-Breusch一步法误差修正协整Engle-Granger两步法误差修正Wickens-Breusch一步法误差修正V2 -1.8815 -1.1780 -2.8407 0.1275 -0.2471V1 -1.1952 0.2821 1.2415 0.2039 -0.1908V0 -1.4378 31.4723 2.7562 0.4712 -0.3174注:该表系数均为变化率影响系数四,对实证结果的分析(一)对现金比率(M0/M2)因素的分析1,模型结论.从表2中可看出,通过模型计算,其结论表明,总体而言中国货币流通速度的变化率在V0,V1,V2层面与现金比率成同方向变动的关系.这说明,改革开放以来,我国电子货币的发展较为迅速,它对通货(M0)存在着明显的替代效应.2,原因分析.中国的货币流通速度之所以在V0,V1,V2层面之所以与现金比率成同方向变动关系可能的原因是:一是电子货币对M0的代替作用较为明显,它一方面使M0的数量明显减少,另一方面,它也加速了M0向M1和M2的转化,在两方面的共同作用下,必然会导致M0的减少和M1,M2的增加,使现金比率下降,从而降低了货币流通速度;二是9虽然现有的理论分析认为,电子货币对现金的代替必然会加快货币流通速度,这与我国的实际情况截然不同.主要是因为,从我国目前电子货币发展的实际情况看,我国尚处于电子货币发展的初期阶段,电子货币的发展与发达国家和新兴国家相比还相对滞后,电子货币对M0的替代加速效应不明显,相反电子货币的替代转化效应则非常明显,两种替代效应的存在不但没有加快货币流通速度,反而降低货币流通速度.因此,电子货币对现金的替代并没有从整体上加快我国的货币流通速度.当然,需要说明的是,电子货币对传统货币的替代没有加速货币流通速度,只是在我国当前电子货币发展的阶段,电子货币的这种替代加速作用明显小于它的替代转化作用,从而从整体上降低了货币流通速度,因此,这种现象的存在反映了我国电子货币发展的阶段性特征,同时也蕴涵了电子货币加速货币流通速度的诱因.(二)对货币供给流动性(M1/M2)因素的分析1,模型结论.从表3中可看出,通过模型计算表明,总体而言中国货币流通速度的变化率在V0,V1,V2层面与货币供给流动性成正向变动的关系.从我国的实际数据可看出,自改革开放以来,该比率从1978年的81.9%下降到2000年27.6%.与此同时,我国在此期间V0,V1,V2的流通速度也表现出明显下降的趋势.因此,该模型结论与实际是完全符合的.2,原因分析.长期以来,大多数学者都认为,电子货币是一种本身具有高流动性的货币,它对传统货币的取代必然会加快货币流通速度,本文认为这是一种认识上的误区.实际上,电子货币自身具有的高流动性,并不意味着它对货币的替代就会加快货币流通速度.电子货币对M1的代替,虽然能加速电子货币作为支付手段进的流通速度,但这并不是决定货币流通速度高低的唯一因素.我们知道,货币流通速度是指货币在一定时期内的周转次数,影响货币流通速度的因素除了货币的支付过程中的流通速度外,还会受到公众持币动机的影响.根据凯恩斯的货币需求理论,他将公众的持币动机分为交易动机,预防动机和投机动机三种,而前两种持币动机形成的货币需求是交易性的货币需求,而投机动机的货币需求是投机性的货币需求.电子货币的存在均会对这三种持币动机产生影响,从而影响货币流通速度,因此,它是影响货币流通速度的另一个因素,甚至是更为重要的因素.因此,我们在分析电子货币对公众持币动机的影响时,应从人们的持币时间和持币结构两个方面进行分析.从持币时间来看,由于电子货币具有高流动性的特点,它的存在会使传统的货币层次模糊,从而使不同层次的货币之间的相互转化更为容易.因此,人们之所以持有电子货币主要是因为它能满足流动性偏好,电子货币对传统货币的替代也只是改变了货币的形态,并不意味着已经加快了货币流通速度.此外,由于人们持有电子货币还可以给持有者带来各种便利,如支付便利,储藏便利和投机便利等,并且这种持币成本明显低于持有传统的货币,因此,人们会选择更多的持有电子货币.这样,从总体上看就会增加人们的持币时间,使货币处于相对"静止"状态的时间增加,从而降低了货币流通速度;从持币结构来看,由于电子货币的高流动性及各货币层次之间相互转化极为容易的特点,人们要追求持有货币的高流动性也就没有必要一定要持有自身流动性很高的货币,持有自身流动性较弱但容易转化为流动性较高的货币也同样能满足高流动性的要求,而电子货币恰恰能满足人们的这种持币需求.另外,由于流动性较弱的金融资产往往能给持有者带来较高的收益,当持有高收益金融资产也不会影响持有货币的流动性时,人们没有理由不做出两全其美的选择.而这种持币动机必然会使人们减少对高流动性的货币M1的持有量,同时也会将高流动性的货币转化为收益率较高的货币,从而导致货币总量中高流动性的货币减少而流动性较低的货币量增加,亦即M1向M2转化.因此,电子货币对传统货币的取代从持币时间和持币结构两方面改变了人们的持币动机,从而降低了货币流通速度.10从我国的实际情况来看,随着电子货币的快速发展,它对现金和活期存款(M1)的替代作用越来越明显,由于我国电子货币的发展相对滞后,可以说尚处于初期阶段,在这一阶段,电子货币对M1的替代作用要明显强于M2,因此,电子货币对M1替代必然会直接减少M1的总
推荐阅读：政治经济学专业必看的“百度百科” - 马克思主义经济学上传下载专区 - 人大经济论坛————目前我们提供一些关键的研究信息和思路，汇集了好几十个词条，日本、欧美和俄罗斯网络媒体，百度百科，互动百科。研究机构：中国《资本论》研究会相关专业杂志：如《当代经济研究》延伸性书籍文献：国内外的：如中国政治经济学教育科研网目前，人大经济论坛（马克思主义经济学版块及其上传下载专区），都有它的消息吧。我知道就这么多。另外
找到自己要投的方向，确定要投哪个期刊，或者哪一类的期刊。写好文章（也可以找编辑写），找编辑帮忙发表就行了。当然自己也可以投稿，不过通过的机会很小。如果需要帮助可以来跟我了解
可以。OLS是ordinaryleastsquare的简称，意思是普通最小二乘法。普通最小二乘估计就是寻找参数的估计值，使上式的离差平方和Q达极小。用这种方法可以算出计量模型中的参数，它是计量经济学中最基本，也是用的最多的方法。专业老师在线权威答疑 zy.offercoming.com