研究新古典经济学生产理论存在的三大缺陷论文
内容摘要：生产理论是新古典经济学价值理论的重要组成部分。本文从批判的角度审视该理论，指出其三大内在缺陷：不适合于垄断市场条件、排除了不确定性因素、只从交换的角度研究生产。
关键词：新古典经济学，生产理论，市场
国内学术界在评述新古典经济学生产理论时，认为该理论提出生产要素最优组合的结论可以为我所用，但它涉及的是一般性生产，抽掉了特定的生产关系；生产函数存在着“资本衡量”的困难，严重影响了生产理论的正确性(高鸿业，1997)。应该说，上述评论在国内是比较有权威性的，也有一定的理论根据。通过精读原著，站在当今理论思维的高度，笔者认为，新古典经济学生产理论存在缺陷。
一、只适用于完全竞争的企业
新古典生产均衡理论假设，企业生产要素的价格在市场上都是既定的，企业是市场价格的接受者，而不是市场价格的决定者，或者说对市场价格不能产生任何影响。事实上，市场价格是与行业内的企业规模、企业数目有着直接联系：当行业内企业规模较大、数目较少时，市场价格的决定权掌握在这些企业手中；当行业内企业规模较小、数目很多时，市场价格并不由每一个企业决定，此时的价格才真正由市场决定。
具有垄断性的企业类型是市场经济下的常态。从经济运行现实来看，企业是追求最大利益的，采取合法手段，如果能够打败所有对手，成为唯一的市场供应者，是每一个企业的梦想，或者至少该行业中仅剩下少数的几家，出现所谓的垄断竞争情形。只有在这样的情况下，厂商才有市场价格的决定权、市场技术标准制定权，才能具备更大的新产品开发能力；同时，垄断企业通过设置较高的企业门槛，阻止新竞争对手的进入。从企业发展的历史来看，决定一个时期经济发展水平的重要标志，就是那些具有垄断性的企业；一个企业要么逐渐壮大为具有垄断性的企业，要么成为别的垄断性企业的兼并对象。可以说，在市场经济条件下，垄断企业是一种普遍经济现象。
但是，这种具有普遍性的企业组织，却不能用新古典生产理论解释。这是因为，垄断性企业可以部分或全部决定价格；它的产品数量是不确定的，它根据市场价格、市场需求、竞争对手等等多种情况决定生产多少；它的边际成本并非一定递增，一方面当它的产量没有达到均衡点之前，另一方面收益于不断开发的新技术，都会阻止边际成本的上升。这说明，在市场经济中，最有解释力的生产理论应该是说明垄断性厂商的生产理论，哪一种理论能够对垄断性厂商更具解释力，它就更具科学性。新古典生产理论作为一种理论，当然具有它存在的理论价值，但因为它在解释垄断性厂商如何兴起、内部如何运作，不同厂商如何竞争与合作时，未能提供较有说服力的理由，其理论生命力大打则扣，是不言而喻的。
二、排除了非确定性因素的存在
新古典生产理论的确定性主要表现在：每一个厂商对生产投入组合是十分清楚的，每一次组合的品种、价格都是最优的，时间都是最合适的，不存在任何调整的必要；在给定的技术条件下，厂商拥有的技术与生产组合是配置最合理的，在新古典的模型中，一旦拥有这种合理配置，就可以一劳永逸地持续生产，即任何一项新技术都可以找到与之配套的生产最优组合，至于新技术从何而来，怎样实现最优组合，新古典经济学家似乎认为无须考虑；市场中任何一个企业生产均衡都是确定的'，只要最后一美元的边际生产率在每种用途上相等，那么任何企业都可以实现生产均衡，而且在此均衡点处是最优的，也是稳定的；至于厂商的内部结构与运作机理，面对市场如何调整生产组合和信息系统，等等，新古典生产理论都没有论及。虽然该理论简洁优美，容易进行数理论证，但它所付出的代价就是象他们的前辈一样仍然在对付一个体系，在这个体系中，所使用的生产要素数量是既定的，其他有关的事实多少是确切知道的。
处在市场竞争中的厂商面临着极端错综复杂、多种多样的环境，这些复杂因素可以用不确定性来概括。不确定性是普遍存在的，因为市场是由许多个生产者、消费者、商品组成的，对市场要做到确定性的了解，那是一件无法实现的难题；不确定性是客观事实，不能因为追求理论的简洁、逻辑完美，而忽略不确定性因素的存在；微积分、概率论被用来处理经济问题时，都假定对现在、未来的所有事实都有完全的知识和准确的判断、正确的行动，这不符合不确定性的本质特征，因而，微积分、概率论不是处理不确定性经济问题的有效工具，现有的新古典生产理论使用微积分、概率论等数学工具，是不可能探索不确定性的奥秘。支配经济行为的，要么是对行动将要产生的结果所作的预测，或者是依据常规判断而得出什么是适当行为的见解；要么是依据过去的经验教训，而这些经验教训可能被证明是靠不住的。 忽视了生产本身笔者之所以说新古典生产理论是从交换入手研究生产，而生产本身却被存而不论，这是因为有如下原因：
按照消费理论的模式建立生产理论新古典经济学消费理论认为：消费者手持货币来到市场上，经过仔细挑选，买到自己满意的商品，其均衡条件与最后1元所带来的边际效用均相等。新古典经济学家经过一番论证，得出生产理论与消费理论是相似的结论：生产者在一定的技术条件下，购买到一定的生产要素，经过生产要素的多次替代，在均衡点处达到最佳生产组合均衡条件时，用于购买任何生产要素所付出的最后1元所获得的边际生产力都相等。在新古典经济学家看来，生产与消费理论都是在市场交换中实现产品(要素)组合的最优化，而且均衡条件的内容是如出一辙。
新古典经济学家在这里所犯的一个基本错误就是把生产混同于消费，不管在他们看来二者有多大的相似性，毕竟它们还是属于不同的范畴；如果不同的理论范畴都服从于同样的理论解释，那么，理论要么变成了教条，要么就变成了宗教，其后果都是一致的，即取消了独立的学术研究本身。
三、生产要素所得是各自要素市场交易的结果
从边际生产力的角度看，工人获得工资，资本家所得是利息，土地所有者得到地租，而企业家没有利润。以前，国内学者们在评述这一理论观点时，认为新古典经济学家替企业家辩护，因而该理论是庸俗的。在笔者看来，这是把科学的探讨与政治的评判混为一体。其实，包括瓦尔拉斯在内的新古典经济学家之所以作出这一结论，恰恰是其理论逻辑的必然，因为他们是从市场交易的角度看待生产，从交易的角度看待生产要素的所得。既然生产只是一个空壳子，而每一种生产要素在市场交换时都获得了最优化的交易效果，那么，留给企业家的利润所得当然是零。这个结论看起来与经济事实不符，似乎也与马克思的剩余价值理论唱对台戏，但事实上，马克思也认为资本主义生产关系在市场(包括劳动力市场)交换时是公平的，瓦尔拉斯也只是从交换的角度研究生产。
科学的结论只有一个，在这一点上马克思与瓦尔拉斯的结论是一致的，只不过瓦尔拉斯没有进一步深入到企业内部，也许在他看来内部分析并不重要，重要的是研究各个生产要素的市场均衡价格是如何确定的。不同的经济学家因为理论体系的不同，往往作出各自的理论取舍，这是学术发展的正常规律，如果简单地用一个经济学家的结论评判另一个经济学家的观点，不是科学研究应有的态度，对科学发展也无益处。
四、市场价格是确定厂商最优产量的唯一标准
新古典经济学生产理论的均衡条件是，生产要素价格=边际产品价值，产品价格=边际成本，或者说，由于在完全竞争市场条件下，生产要素、产品的价格是既定的，那么，在给定的技术条件下，厂商只有一个最优生产组合，在此生产组合下，其产量是最优的，生产成本是最低的。由此看来，在既定生产技术条件下，决定厂商最优产量、最低成本的唯一因素就是市场交易中确定的价格。
按照这种理论逻辑，厂商的决定者只须眼睛面向市场，厂商自身因素就会变得可有可无了；而且市场价格是确定的，通过生产函数可求出最优值，厂商成了一架理性的机器，它要么是万能的，因为任何生产组合都可以纳入生产函数求最优值；它要么是一个理性的傻瓜，除了简单而又重复的理性计算之外，实际上未能提供更多有解释力的理论说明。
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一、 房地产业的现状与问题
近几年，我国经济的发展、城市化进程加快、居民收入水平提高及政府启动内需的政策，都为房地产业的发展注入了新的活力。总体分析我国的房地产业仍处在绿色景气区内运行，但是，局部过热和结构性问题应引起足够的重视。
1、房地产投资稳步上升，地域热点显现
发展经济理论告诉我们，资本积累，投资增加是经济增长的必要条件。没有投资的稳步增长，任何国家都不可能实现从农业国向工业化和现代化的转变。对于中国一个人口快速增长的发展中国家来说，保持一定的投资规模就尤为重要。近两年，全球经济增速放缓，我国经济实现和8%的高增长率，其中投资贡献率高达左右。在国内产业结构在调整中，房地产投资占固定资产投资的比重从1990年的，逐步上升至2001年的(表1)，弥补了传统产业投资增长率下降的遗缺，其对经济增长的贡献率也慢慢显现出来。
从总量分析，在1997～2001年间，全社会投资增长率分别为，， 和，房地产开发投资增长率分别为 ，，和，略高于全社会固定资产投资增长率，但并没有出现1992～1993年增长率高达117%和165%的过热现象(图1)。
房地产开发投资结构基本合理，2001年住宅占投资总量的比重保持在66%，
其中普通住宅占51%，别墅和经济适用房分别占6%和9%，办公楼为12%，商业用房为12%。
从房地产持续投资热点的分布来看，它主要集中在以广州、上海和北京为
主导的三大城市群(图2)，从2002年1-9月的统计数据来看，北京、上海、广东、浙江、江苏、山东投资增长率分别为29.%，，30%，，和。客观地讲，这些地区房地产投资热有其合理的因素，也有令人担心的一面。三大地带是中国经济增长最快的地区，经济的发展、居民收入的水平提高，消费升级换代，大量外资的进入和劳动力的流动都会增加对房地产的需求，但是，与其他产品一样，房地产投资也要以需求为后盾，没有效的需求，房地产投资就不可能持续的增长。那么，我国的房地区性投资稳步增长是否有需求的支撑?
2、销售率空置率，地域分化明显
近几年，购房低息贷款、减免税费、户籍制度的松动是刺激居民购房的三大政策因素，2001年商品房屋和商品住宅的销售率(当年销售面积占当年竣工面积的比例)分别是和75%，其中商品住宅的销售率达到历史最高水平(图3)。
但是，在销售率回升的同时，空置面积也在上升，达到12000万平方米，其中，空置期一年以上的为4000多万平方米，占当年房屋竣工面积的，高于国际警戒线10%。对于空置率需要我们做认真的分析。首先，空置率上升无论何种原因都不是一个好现象，空置率高意味供给与需求的不匹配、占压银行资金多，由此会影响资源的优化配置。其次，市场上任何一种产品都需要有合理的库存。房地产作为一种价值高的大宗商品，其合理的库存期、库存比率应该为多少?以住宅为例，我国房地产开发的房屋多是高层和多层，国外多是一家一户住宅，不同样式的住宅，其均好程度差异极大，因此，就有好卖与不好卖之分。那么，不同质的住宅空置率是否具有可比性，就值得商榷。此外，国外的空置率是以全部存量房为分母，而我国城镇存量房有多少至今仍是一个未知数。再次，地域差别。即便是在国内，不同地区经济实力的强弱，其对空置商品房屋的承受能力也大不相同。1998年东亚危机爆发后，海南空置商品房425万平方米，给当地房地产业和银行业带来重创，留下的是满目疮痍的“烂尾楼”，而当时上海的空置房屋接近700万平方米，占全国的七分之一，却能使之化险为夷，绝处逢生。
仍以房地产投资三大热点地区为例，1998～2001年，广东的商品房屋销售率为66%，69%，71%和68%，低于全国的平均水平，在销售率走低的情况下，施工面积仍居高不下，这就不能不令人担忧。同期，上海的销售率为73%，90%。85%和100%。截至2002年9月，上海商品房屋销售面积为1404万平方米，当期竣工面积为1194万平方米，销售量大于竣工面积无疑有助于消化空置商品房屋。鉴于销售率和空置率是房地产前期投资经营活动的一个结果，因此，全面的、动态地分析新开工面积、施工面积、竣工面积和拆迁面积的联动关系，才能对销售率和空置率的变化做出正确判断。
3、价格基本平稳，结构变化突出
2002年1-9月份，全国一些大中城市的房屋销售价格涨幅较快，其中，宁波南昌、杭州、青岛、上海和厦门的销售价格指数分别为、、、、和，涨幅超前。但是，全国总体平均价格的走势力基本平稳，特别是与百姓相关的商品住宅价格涨幅很小，在北京等大城市还出现了小幅回落(图4)。
可是面对走低的价格，广大百姓却仍找不到自己能负担得起的住房，这就需要我们仔细分析平均价的构成，或者说住宅的结构。我们的统计分析中，只提供住房价格的平均数，却很少提供不同价位住宅所占的比例，或每套住宅的价格。以北京为例，近几年为配合旧城改造，增加了经济适用房的开发建设，低价位住宅的供给增加无疑会拉低平均价格。此外，北京这两年炒“入世”、炒奥运会，城市建设摊大饼式的急剧扩张，大量远郊别墅、高档住宅星罗旗布，由于远郊土地成本低，别墅的平价为7583元/平方米，低于近郊区11605元/平方米，这样大量城郊楼盘的推出，也有压低整体房价的作用。
因此，总体房价的合理并不意味着住房供给结构的合理，单位价格(元/平方米)的走低并不意味着每套住宅的总价位走低。北京等城市经济适用房单位价格虽有政府控制，但是由于每套住宅的建筑面积大、建筑标准高，造成每套住宅总价位过高，结果许多工薪阶层还是买不起。加之低价位住宅的地段不近人意，靠公交车上下班的工薪阶层多希望购买京城四环以内的住房，可低价位的住宅多在五环和郊外，在地铁、公交车等多种基础设施建设不配套的情况下，买经济适用房多为经济收入可观者也就不足为奇了。
4、炒地圈地热，成为房地产业发展的隐忧
实事求是的讲，北京等大城市房价高有其合理的一面，其中“五多”——常驻人口多、老外多、外来人口多、高收入者多和集团购买多都会推动房价上扬;但是，土地市场的不规范，炒地圈地热是造成北京等大城市房价盘升的根本原因。许多地产商借“旧城改造”之机或赶在2002年7月1日《招标拍卖挂牌出让国有土地使用权规定》实施之前忙着圈地，以增加自已的土地储备，致使2001年北京购置土地面积增幅达到173%，在全国名列前茅(图5)。
圈地炒地让地产巨头从中获得了暴利，地价经多次转手越抬越高，房价也就跟着上去了，这种圈地炒地热对北京房地产业的发展可以说是贻害长远。熟话说“没有能长到天那么高的大树”，房地产的价格也不可能无休止地长下去。因为任何来京创业的企业或个人都不可能无视生产与生存的成本，短期的涨价也许在可承受范围之内，但是，当房地产价格上涨过快超过可接受的成本，那么，北京就丧失去了吸引创业企业和人才的优势。香港土地成本高、房价高已成为其经济发展一大制约因素，这难道不应该引起我们的警觉和深省吗?
5、房地产信贷发展 有喜也有忧
房地产是一种投入大、价值高的资产，无论其投资与消费都不离开金融的支持。从住宅消费信贷方面分析，将抵押信贷机制引入住宅市场，对于多年来习惯于追逐的“大企业”、“大项目”、“大笔贷款”的中国银行业来说无疑是一重大突破，对于习惯了“量入为出”的广大百姓来说更是消费观念与行为的一次巨变。个人住房抵押信贷的迅速增长，不仅改善了银行资产结构，提高了银行信贷资金的“安全性、盈利性”，也促进了住宅生产与消费的良性循环。
从房地产开发信贷方面分析，我们可以看到：这几年银行对房地产开发企业的贷款增幅很小，致使国内贷款占企业资金来源的比重一直在22%徘徊。相比较，自筹资金和其他资金来源所占比重却不断上升。那么在企业自有资金不足、多年负债率高达76%的情况，自筹资金主要是依靠预售房款和银行的流动资金贷款。而消费者购房的预付款除一部分个人储蓄金外，相当一大部分来自银行贷款。因此，无论资金以何种形式出现，多是从银行的口子出去的。
那么，靠银行信贷搞投资是否会诱发房地产泡沫、金融风险?在现代信用经济社会，银行借贷作为一种融资的手段，其本身并不是泡沫，能否诱发泡沫取决于资金的投向和使用效率，如果将资金投向市场需求潜力大的中、低档普通住宅，投资的结果可以满足社会需求，增进社会的财富。反之，盲目地炒地、炒高档楼宇、高档娱乐设施，表面上热得不得了，实际上供求关系严重失调，泡沫就不可避免了。因此，分析房地产业是否存在泡沫，银行信贷的规模、增长速度只是一个变量，关键是看资金的投向和资产的'质量。
此外，银行自身体系是否健全也是抵御房地产信贷风险的关键。衡量银行体系健全的基本指标包括：资本充足率、资产质量(坏帐率)、经营管理水平、收益率和流动资产比率等。在1997东亚危机中，香港和新加坡的房地产信贷占银行资产的30～40%，却能在房地产价格大幅缩水时安然无恙，因为香港和新加坡银行的资本充足率高达15～20%，不良资产率仅为3%，而韩国、菲律宾和泰国银行的资本资产比率在6～10%，不良贷款率高达22%，因此，房地产价格的波动使这些国家的银行陷入前所未有的灾难(collyns，2002)。在我国银行资本金不足，不良资产率居高下的情况下，个人住房信贷和房地产企业贷款应在银行资产中应占多大的份额才有利于优化资产结构?在我国信用制度、抵押保险制度不健全的情况，如何提高房地产信贷的质量?这些都是急待解决的问题。
二、防范房地产泡沫的举措
上述分析表明：我国房地产市场总体形势看好，且此轮房地产热主要是消费需求拉动的，与1992～1993年单一的投资热有质的区别，但是，总体形势看好并不意味着不存在问题和隐忧。我们认为，我国房地产业潜在的风险不在总量，在结构;不在速度，在质量。因此，对于不同的房地产热，政府的调控方式也应有所不同。根据房地产泡沫的生成机理，我们认为，防范房地产泡沫应采取如下措施：
1、从土地源头入手，规范土地市场
土地资源短缺不仅是困扰我国房地产业发展，也是困扰城市化乃至整个国民经济发展的一个大问题，如何利用相对贫乏的土地资源为全体国民提供一个公正、平等、富足和安定的发展与生存环境，在一定意义上讲，都有赖于土地资源的优化配置。我们认为：首先，应通过立法确定城市规划的法律地位，以防止朝令夕改、急功近利，保障土地使用结构的合理性，为城市和地区经济长远发展奠定基础。其次，加快建设有形的土地市场，实现国有土地使用权交易的公正、公开、公平。今后，国有土地无论使用者是谁(政府或其他企事单位)，土地出让都应纳入有形市场，避免“黑箱”操作的诸多弊端，且招标并不是简单的价高者得标，政府可用综合指标，包括企业的资质，以往的开发业绩、土地使用方向、开发项目的市场前景等，来确定中标者的资格。这样，政府才可以有效的调控土地供给的规模、条件、时序和位置，同时，有效地保障百姓急需的普通住宅用地供给。再次，建立土地信息系统，各城市政府应对所有待出让的土地、现有土地使用结构、规划、评估价格等信息公开，防止信息不对称为一些人圈地、炒地谋取暴利便利;第四，对违规违纪者应给予严厉的制裁，以保障市场秩序的正常运行。
2、灵活运用利率、税收政策，调控房地产市场
近两年的房地产热，在一定程度是政府宏观调控政策刺激下形成的。在经济紧缩时，低息、减免税政策有利于刺激有效需求，本无可非议，但是，长期实施一种政策，或无视受益对象实施同一政策，就可能给市场一种错误的信号：多次降息、资金成本低会诱使许多企业、个人涉足于高风险的投资，从而导致市场资源配置的失误。为引导企业投资与开发更符合市场的需求，政府应适时调高投资别墅、高档公寓、高档娱乐设施、商厦写字楼的贷款利率，调高个人非自住房的贷款利率，使低息政策更好地向中低收入者倾斜;各城市政府还应对高档不动产开征不动产税，并可采取累进税。这对于中国一个仍处在发展阶段的国家来说，有利于抑制奢靡之风泛滥，而将有限和宝贵的资源用在实现城镇和工业化上。此外，完善市场信息的供给，也是政府调控市场的重要内容。
3、完善房地产金融体制 防患于未然
我国银行业是在金融体制不健全的情况下涉足房地产信贷业务，从外部环境上讲，我国的个人信用制度、抵押制度和抵押保险机制不健全，从内部机制上讲，我国银行自身存在着许多脆弱性，如资本不足、不良资产过高，资产负债管理水平低等，这些都会加大房地产信贷的风险。但是，面对金融全球化的冲击，多次下调利率利差收益缩小的压力，我国银行业迫切需要寻找新的利润增长点，新兴的房地产信贷特别是个人住宅抵押信贷则成为银行业理想的选择。个人住房抵押贷款是一种好资产，但持有比例过高，也会增加资金成本和经营风险，这就是“鸡蛋不能放在一个篮子里”的道理。在美国，人住房抵押贷款仅占商业银行资产的18%，占抵押银行资产的50%，银行资金来源不同，资金的运用也会有所不同。在香港，银行要及时动态踪贷款的质量。因此，我国的银行业应从基础设施建设入手，提高自身抵御金融风险能力;金融监管部门应从制度建设入手，完善信用制度、抵押制度、抵押保险和抵押二级市场的发展，这样才有利房地产业与金融业的共同发展。
4、努力提高企业竞争力，迎接21世纪的挑战
21世纪全球经济结构的大调整、中国工业化、城市化的进程加快，都为我国房地产业的发展提供了新的机遇。我们的房地产企业应该认清自己的使命与责任：我们不仅是未来城市的开发建设者，还是未来城市、地域空间设计者;我们为人们提供的不仅仅是实物资产、价值的载体，还有全新的知识技术、全新的生产与生活方式。因此，我们的房地产企业应坚持“以人为本”的理念，在投资与经营中少一点盲从，多一点理性;少一点炒作，多一点真诚，给消费者多一点实惠。认认真真的在产品的质量、功能与服务上下功夫，我们的房地产企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
主要参考文献：
徐滇庆等，“泡沫经济与金融危机”，中国人民大学出版社，2000年8月版。
林毅夫，“东南亚金融危机值得推敲斟酌的几点经验教训”，《经济学消息报》，1998-05-08。
刘树成、汪利娜、常欣，“中国经济趋势分析”，《经济研究》，2002年4月。
经济学研究的定量与定性分析探究
研究是通过各种研究方法对事实或材料进行加工整理，以获取新的可靠知识的思维活动。研究方法的选择、运用和创新对研究工作至关重要。以下是我为您整理的经济学研究的定量与定性分析探究论文，以供参考。
摘要： 定性分析和定量分析是经济学研究的两种基本手段。前者是对经济事物本质及其属性的分析;后者是对经济事物进行量的考察。本文试图就定性、定量分析的定义其各自的特点入手，阐述学术研究界关于他们的争论，并分析经济学研究中定性分析与定量分析的关系。
关键词： 定量分析;定性分析;经济学研究
研究是通过各种研究方法对事实或材料进行加工整理，以获取新的可靠知识的思维活动。研究方法的选择、运用和创新对研究工作至关重要。在经济学的发展过程中，经济学家不断引进别的学科研究方法或开创一系列新的研究方法为之服务。这些研究方法的引进和创新都极大地推动了经济理论及相关科学理论的发展，拓展了经济学研究的深度和广度。然而我们也必须正确的认识和运用经济学方法论中的研究方法，把握正确的尺度和方向才能使我们的研究工作事半功倍。但由于经济研究对象的特殊性和复杂性，关于经济研究中的两种分析方法即定性分析与定量分析，哪一种方法更科学、更合理，学术界一直存在争议。
在经济学界，主张定量分析的观点认为，采用数学语言，遵循数学所固有的逻辑程序，有助于清晰地表达思想，使概念精确，论证富有逻辑性，避免曲解和混乱，混乱，如经济学家施蒂格勒认为这种转换不仅值得搞，而且非搞不可。其转换有助于经济学与数理经济学的发展。另一方面，与其对立的观点认为，虽然严格地遵循数学逻辑程序，能使混乱的思想呈清，但数学只是经济认识的辅助手段，不能取代质的分析，滥用数学手段，也会产生许多谬误。著名经济学家萨缪尔森就认为，这种转换不仅无益，而且涉及到一种陈腐的智力几何学。结合国内经济学研究中所出现的对于定性分析和定量分析的争论，本文试图就定性、定量分析的定义其各自的特点入手，分析定性分析与定量分析在经济学研究中的相互关系。
一、定性分析的定义及特点
定性分析是认识事物的质、寻找事物的本质联系，是对事物或事件的性质和特点的分析。所谓质，即指事物成为其自身并使之区别于其他事物的内部规定性。世间万物之所以能呈现出多样性，是其自身与他物相区别，具有自身的特定的质。只有正确地认识了事物的质，才能把不同的事物区别开来。
而只有清楚地认识事物本身并把握其发展变化的趋势，才能在实践中采取相应的政策措施。而定性分析正是在这一基础上，根据事物的现象、性质来确定概念，判断其未来的发展程度，对事物进行非数量化的分析。如对方针、政策的反映，某些商品的价格调整引起的生产和市场形势的变化，经济体制改革对市场形势的影响，国际化贸易带动下购买力投向的变化等，这些都难以准确地用数量来表示，只能用定性分析的方法，做出估计和判断。定性分析是建立在经验和逻辑思维的基础上的，主要依靠个人主观经验和直观材料来进行分析，从而确定未来事件和趋势的发展性质、发展程度。它对长期远规划、重大问题的发展前景、市场形势的估计和判断，以及制定工作计划和企业经营活动，都有一定的指导意义。
在经济研究中，定性分析主要通过运用历史和逻辑相统一的抽象方法，将研究的注意力集中在经济现象的本质上，归纳影响经济运行机制的主要因素，然后通过对主要因素的分析和综合，演绎出经济发展的一般规律。回答各主要因素对经济运行的影响，各主要因素间的抽象关系，经济发展的历史过程，以及未来的发展趋势等问题，比较适合个案在不同层面进行深入的和多侧面的分析研究。如专家调查法、主观概率法、意见集合法、相互关系分析法、历史经验分析法等等，都是属于定性分析的一些具体方法。
定性分析的特点是简便易行，在缺乏资料的情况下也可以加以引用。它的不足之处是，缺乏量的分析，是粗放性的，不够具体，有一定的主观成份因此容易受分析、判断者的情绪和形势气氛的影响。
二、定量分析的定义和特点
定量分析是指对事物进行量的方面的`分析和研究。量是指事物的规模、发展程度、速度，以及其构成成分在空间上的排列组合等可以数量表示的规定性。它是用数量指标来分析研究事物的实践结果和发展趋势及其程度的。定量分析是建立在数学、统计学、计量学、概率论、系统论、控制论、信息论、运筹学和电子学等学科的基础上，运用数字、方程、摸型、图表和计算机等进行分析研究的。
主要分析方法包括数理经济学和计量经济学两方面。它可以应用于经济活动中的市场预测、经营决策、经营动态分析、商品调运分析、库存分析、成本核算、费用效益、经济效果、劳动效率、市场动态分析等各个方面。随着科学技术的发展和管理水平的不断提高，经济学研究中数理与计量分析的应用将越来越广泛，其作用将越来越大。因素量、时间量和比例量的分析都属于定量分析的范畴。定量分析的特点在于它的敏感性，精确性和客观性。
定量分析相对于定性分析的主观性而言的，定量分析基于经验事实，可以通过数学或计量模型所具有的抽象性和逻辑结构的严谨性，对事物的发展变化及状态趋势给予客观的分析，并立刻做出相应的判断。但由于并非所有的经济现象都能够以数量或数值的形式表现出来，也必然造成了定量分析的局限性。
三、定性分析与定量分析的关系
综上所述，在经济学的研究中引入数学的方法是具有其必要性的。早在“边际革命”时期，新古典经济学派的瓦尔拉斯、帕累托、埃奇沃斯等人就大量的运用了数学方法对经济理论和经济现象进行研究分析。李嘉图在其代表作《经济学与赋税原理》中，对等级地租、工资、资本周转和比较成本等问题的论述，就多次运用了数学图表分析。
20世纪初，计量经济学鼻祖费里希·丁伯根也将经济理论、统计学和计量数学结合起来，运用数学模型研究经济周期，并获得了丰硕的成果。数学的抽象性可以使复杂的经济关系变得清晰。数学的精确性可使经济范畴之间的数量关系得到精确的研究和描述，也有助于经济范畴得到精确的定义。数学的严密的逻辑性可使经济学理论的推理得到事半功倍的效果，且使理论中的错误得到一定程度的匡正。但同时我们也必须正视数学方法所存在的缺陷，数学方法毕竟只是一种工具，它的好坏全在于人对它的使用。同时作为进行量的分析手段，数学分析的运用必须以质的分析为前提。
再者，在现实的经济领域中，有不少经济现象很难简单的运用数学模型加以解释和说明。强性使用数学模型将一些因素量化反会导致与经济想象的偏离、失真或者脱离研究的现实意义的状况。凯恩斯在其《通史》中，也批判了“将经济分析体系形式化了的符号伪数学方法”，认为“在令人自命不凡但却无所助益的符号迷宫里，作者会丧失对于真实世界中的复杂性与相互依赖的洞察力。”
然而，当今的经济学的研究领域中对于量的认识和处理出现了不少的偏差。国内外许多学者由于在经济学研究上很难迅速出成果，就纷纷在数学形式上大做文章，而忽略了所研究经济现象或事物的本质，缺乏对经济现象的直观判断和价值的认识，只注重数学分析的花哨的表面和模型的复杂性。更有甚者，为了使论文和研究满足数学逻辑一致性，编造经济数据，并拼凑参数范围，从而得到“理想”的实证结果，最终不是使经济研究的内容脱离现实或失去研究的真正意义。
定量分析虽具有一定的优越性，但它本身只是对大量样本的部分特征的精确研究，所以只能对经济现象的比较表层的、可以量化的部分进行测量，但无法对其深层的原因和具体的细节进行深刻剖析。经济研究的正确取向应建立在对经济学本身的内容和研究对象的本质有了一定认识的基础上。
马克思主义哲学认为，“任何事物都具有质的规定性与量的规定性两个方面，都是质与量的统一体。质是具有一定量的质，量是在一定质的基础上的量。不同质的事物拥有不同的量和量的界限范围。一方面，质决定着一定的量，规定着量的活动范围。另一方面，质必须以一定的量作为必要条件，它决定于数量的界限。量变超过了数量的界限，事物的质就会改变。所以，质和量是互相结合、互相规定的，并形成事物质与量的统一体，即度”。同样的，在经济研究中，定性分析与定量分析实质上是同一认识过程的两个方面。
定性分析是定量分析的基础，是认识的起点。定量分析是定性分析的深化，是认识的精确性。定性分析主要是通过理解和解释，来把握教育现象的整体意义和价值关系的，它揭示的是教育现象中的价值性、历史性和社会性。经济学研究的问题提出、理论建构、假设验证、结果评价都是在定性分析的基础上展开的。定量研究中的逻辑命题、数学模型和统计分析都自然应当建立在对基本问题或理论假设的理解和解释基础之上。定量方法研究的是事物的量变过程，并通过研究事物所具有的度，即事物保持自己质的限度和范围，来把握事物相对稳定的本质特征。因此，经济学研究中，不应把定性研究和定量研究割裂开来，对立起来，而应把它们统一起来，通过对经济学现象本身的量变以及数量关系的分析，来达到对于经济现象本质规律的认识。
四、结论
总之，经济学实质上是一门研究在既定资源约束下人类经济行为和经济现象的科学。人的行为往往具有盲目性、社会性和主观性等非理性特征，不是所有都可以用理性逻辑来进行量化分析并加以解释的。同时人类社会又是一个多变量、多因素和多层次的复杂的动态系统。经济学的研究对象决定了其研究方法不能单一，而应该容多角度的不同侧面进行求证分析，经济研究需要更加精密的研究理论加以深化。因此，决定了经济学必须兼容其他自然学科与社会学科，作到定性与定量分析想结合。
参考文献
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情况一：论文提交到学校前进行论文查重，如果是这种情况，那么就算题目和作者填错，也只会在检测报告中显示错误，没有什么影响。另一种情况是，论文查重系统中有一项是去除本人发表的重复率，所以如果还未发表过论文或者发表的论文还未被系统收录的话，那么填写错误也不会影响重复率。
情况二：把论文提交到学校论文查重后，因为学校一般都是有次数限制的，所以不管是毕业论文还是职称论文，检测报告都是具有非常重要作用的。如果这时候把题目和作者填错的话，那么会对有较大的影响。
一方面，检测报告中会显示题目和作者，所以我们在提交检测时，题目和作者填写错误的话，在知网报告中会显示错误的信息；
另一方面，因为检测报告中会有去除本人已发表部分的重复率，如果论文作者填错的话，那么一旦作者之前发表过论文，系统就无法按照作者姓名来自动识别出发表过的论文，同时该部分的内容也会受到一定影响。另外题目也会查重，相似的题目都会被标红。
降低抄袭率率的方法：1划分多的小段落来降低抄袭率。2.很多书籍是没有包含在检测数据库中的，比如论著。可摘抄3.章节变换不可能降低复制率4.论文中参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭修改方法：首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留，尽量变换同义词；其次，改变文中的描述方式，例如倒装句、被动句、主动句；打乱段落的顺序，抄袭原文时分割段落，并重组。知网查重是以句子为单位的。即将文章以句子为单位进行分割，然后与知网数据库中的论文逐句对比，若其中有主要内容相同（即实词，如名词、动词、专业词汇等），则标红。若一个段落中出现大量标红的句子，则计算在论文重复率中。按照我自己的经验，避免查重最好的法，就是把别人论文中的相关段落改成用自己的语言写出来。比如调换句子之间的顺序，更重要的是改变句子主谓宾的结构。按照这样的方法，我的论文重复率大概在3%左右，没有任何问题。希望可以帮到你！是这样的。因为基本上都是以句子为单位的。不过从现在掌握的情况来看，实际上是针对每段的内容，将该段的所有句子打散，然后逐句对比查重。比如说你的论文中的一段有A、B、C、D四句话，数据库中一篇文章的一段中有E、F、G、H四句话。那么比较的时候，应该是A、B、C、D分别于E、F、G、H比较，笨一点说，就是比较16次。这样的话，单纯改动句子顺序就不好用了，必须改变句子结构才可以。一、查重原理1、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。对比数据库为：中国学术期刊网络出版总库，中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库，国重要会议论文全文数据库，中国重要报纸全文数据库，中国专利全文数据库，个人比对库，其他比对库。部分书籍不在知网库，检测不到。2、上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。4、一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。1）知网查重时，黄色的文字是“引用”，红色的文章是“涉嫌剽窃”。（2）知网查重时，只查文字部分，“图”、“mathtype编辑的公式”、“word域代码”是不查的（要想知道知网到底查那些部分，可以“全选”——“复制”——“选择性粘贴”——“只保留文字”）。建议公式用mathtype编辑，不要用word自带的公式编辑器。（3）word、excel编辑的“表”是可以查出来的。在某些被逼无奈的情况下，可以选择把表截图放到论文里边去！作者亲眼见过有同学自己编的系数，查出来居然跟人家重了，数据决定了系数还不能变，欲哭无泪……（4）参考文献的引用也是要算重复率的（包括在学校要求的X%以内）！所以引用人家文献的时候最好用自己的话改写一下。（5）知网的查重是以“章”为基本单元的。比如“封面”、“摘要”、“绪论”都会作为单独的一章，每一章出一个检测结果，标明重复率。每一章有单独的重复率，全文还有一个总的重复率。有些学校在规定论文是否通过查重时，不仅要求全文重复率不能超过多少，还对每章重复率也有要求。（6）知网查重的确是以“连续13个字与别的文章重复”做为判断依据的，跟之前网上一些作者说的情况一致。如果你能够把论文改到任何一句与别的文章保证任意连续13个字都不一样，知网是查不出来的。（7）但是，如果你有一处地方超过13个字与别的文章重复，知网的服务器都对这处地方的前后进行模糊搜索，那些仅仅是简单的加了一些“的”、“在……时”、“但是”等词语来隔断13个字多数情况是会检测出来的。这些模糊搜索有时候非常傻，可能会把一篇写如何养猪的文章跟你的那篇写建筑的文章关联到一起，说你涉嫌抄袭！遇到这种情况，你就自己”呵呵“吧！（8）书、教材在知网的数据库里是没有的。但是，copy书的同学需要注意，你copy的那部分可能已经被别的文章抄过了，检测的时候就重复了。这样的情况经常出现，尤其是某些经典理论，用了上百年了，肯定有人写过了！当然，有些同学觉得用自己的话改写一下就ok了。但现实情况是：这些经典理论用自己的话写了也一样有”标红“的可能，因为这些经典的理论已经被人翻来覆去写了N遍了！会不会”标红“就看你人品了！作者查重时，曾出现过一段话用自己的语言翻来覆去改了三遍仍然”标红“的情况，让人哭笑不得。只能说作者当时人品衰得没法了，但愿现在发的这篇文章能攒些人品，以待来日！（9）网络上的某些内容也是在知网的数据库里的。比如：“百度文库”、“道客巴巴”、“豆丁网”、“互动百科”、“百度百科”。作者查重的时候，甚至还遇到很多奇葩的网站，神马“东方财富网博客”、“人大经济论坛”。所以，选择网上的内容时要慎重。（10）外文文献，知网数据库里存储较少。鼓励大家多看外文文献，多学习国外的先进科学知识、工程技术，翻译过来，把它们应用到我国的社会主义现代化论文中来！（11）建议各位学校查重前，在网上先自费查一遍。检测报告会对重复的地方”标红“，先修改一遍。（12）检测一遍修改完成后，同学们不要掉以轻心。因为知网查重最变态、最令人愤怒的地方来了：第一次查重没有“标红”的地方，第二遍可能会出现“标红”，说你是抄袭。舍得花钱的话，在网上花钱再查一遍，直到低于学校要求的重复率。（13）网上现在常用的查重有”万方“、”知网“、”paperpass“，paperpass最松，万方居中，知网最严。万方的数据库不全，查出来重复率会低于知网5%，知网是以”连续13个字一样“就算重复，所以查出来重复率较高！最好选择用万方先预查，改完的通过率一般较高。1、如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自已认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。2、可以将文字转换为表格，将表格边框隐藏。3、如果你看的外文的多，由外文自己翻译过来引用的，个人认为，不需要尾注，就可以当做自己的，因为查重的数据库只是字符的匹配，无法做到中文和英文的匹配。4、查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了，所以：的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来，或者是用：原文章作者《名字》和引号的方式，将引用的内容框出来。引号内的东西，系统会识别为引用如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利，也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代。或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是哦中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，就找齐了，替换成中文的姓名。故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。特别注意标点符号，变化变化，将英文的复合句，变成两个或多个单句，等等，自己灵活掌握。因为真正写一篇论文，很罕见地都是自己的，几乎不可能，但大量引用别人的东西，说明你的综合能力强，你已经阅读了大量的资料，这就是一个过程，一个学习、总结的过程。所有的一切，千万别在版面上让导师责难，这是最划不来的。导师最讨厌版面不规范的，因为他只负责内容，但又不忍心因为版面问题自己的弟子被轰出来。5、下面这一条我傻妞试过的，决对牛B：将别人的文字和部分你自己的文字，选中，复制（成为块，长方形），另外在桌面建一个空文件，将内容，复制到文件中，存盘，关闭。将这个文件的图标选中，复制，在你的正文中的位置上，直接黏贴，就变成了图片了，不能编辑的。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的，所以是图片。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的。所以是图片。结论：本文的写作纯属作者个人理解、心得体会，不能保证全文100%的准确性，有人因为采用了本篇文章中的某些方法而论文没通过学校检测，作者概不负责。本文是为了让广大同学了解知网查重的一些特点，而不是鼓励大家抄袭他人文章，建议大家自己写作，支持原创！祝各位同学顺利毕业，大好的工作、大把的妹纸在前方等着你，骚年！师兄只能帮你倒这儿了特别需要注意的问题：面总结几个常见问题：一、有些书籍的年份久远，知网等检测系统没有收录这些材料，大段大段的copy是不是很安全？也有同学认为，数据库大多是往届学生论文和期刊的文章，书本和政府工作报告等暂未入库，直接抄书一般也不会“中招”。答：这些做是存在风险的。第一，虽然中国知网没有收录书籍，但是可能存在a同学或者老师，他同样也抄了同样的内容，并且已经将其抄书的论文发表了，中国知网能数据库全文收录a的文章，那么你再抄同样的内容，在进行论文检测的时候，很可能指向a的文章，将会被认定为抄袭。“但如果所抄书本，前几年有人抄过，还是会被测到，因此大家会选择最近两年出版的新书来抄。”但是，新书也可能存在抄别人或者被别人抄的现象。另外，在论文评审的时候，评审专家的经验和理论水平比较丰富，你大段的引用可能被这些老专家们发现，到时候结果就很悲催了！二、现在有些网页上也有很多相关材料，撰写论文能不能复制上面的内容？比如百度文库、豆丁？”。答：也是很危险的。网页很大程度上来源于期刊网，不少文章是摘抄期刊网上的文章，通过n篇论文粘贴复制而成。另外有些数据库已经将互联网网页作为数据库的组成部分之一。连续13个字相同，就能检测出来你可以把原文的内容，用新的文字表达出来，意思相似就可以了，最好用联想法，就是看一遍用自己的语叙述出来，但要做到专业性，就是同义词尽量用专业术语代替，要做到字不同意思相同。例如主动句改成被动句，句式换了，用同意词或是用专业术语代替等等。还要注意论文框架。
一般格式上的错误不大会影响成绩，关键看答辩时的表现，以及态度。
查重文档名称不影响查重结果，只是为了学校统一管理毕业论文。论文的格式才影响查重结果，每个查重系统对格式的读取算法都不一样，不会影响毕业，只要查重过了，就代表着论文合格了，在查重前面，是老师修改，所以一旦查重就意味着定稿了。不会有任何影响。
学校的论文查重上传文档统一重命名格式这样老师就容易查看了，论文查重你可以先通过网上论文查重系统主查重检测，用paperright论文查重系统进行查重检测然后在提交到学校查重论文相似率。
扩展资料：
注意事项
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参考资料来源：百度百科-论文格式
OK 需要的话我帮你。
在许多领域尤其是心理学中，为了验证某种假设，以及发现某些有意思的现象。实验者会设计具有验证性目的的实验。有些实验比较经典，被有相同或类似目的的后来人多次沿用，就形成了一种实验范式。实验范式包括实验的目的、具体流程、手段以及是被试内还是被试间或者是混合实验设计等。用一句话讲就是：实验范式即相对固定的实验程序。实验范式在具体的实验中可以做为模板，并根据自己的新要求进行修改。比如，在决策心理学中，经典的实验范式有：爱荷华博弈任务、剑桥博弈任务等。
- -你就一分都不给，谁会打理你啊。。
关于“错误记忆影响因素的实验研究”的阅读 文章出处：郭秀艳 周楚 周梅花 错误记忆影响因素的实验研究 应用心理学 2004年01期，3-8 1、 概念解释 （1） 错误记忆：是指人们会回忆或再认那些没有出现过的事件。 （2） 词语介入：当人们体验了一系列有密切联系的信息之后，易于将一些和以前呈现过的信息相关的但实际上并未呈现过的项目判断为是发生过的。 （3） 经典DRM范式：经典DRM范式共包括36个词表，每个词表有一个未呈现的目标词，也被称为关键诱饵（如寒冷），和与他想联系的15个学习项目（如冬天、冰雪、霜冻、感冒、发抖等）组成。 （4） 关联性：指与关键诱饵的相关性是否高 （5） 学习程度：指学习材料呈现的次数 （6） 时间间隔：每组词出现的中间间隔的时间 （7） 内隐激活反映假说：认为当被试学习了具有语义相关的词表时，就激活了对于关键诱饵的表征，因为它们都是词表项目的最高语义相关词，因此被试会在先前激活的基础上错误地再认这些词，而这个过程可能是内隐、自动化产生的。 2、 本论文的逻辑 （1）、问题的提出：近年来研究者们采用RDM范式的多种变式和控制各种不同的实验变量考察了影响错误记忆的多种因素，作者列举了前人对这一问题原有的研究成果，从此出发，考察了关联性、学习程度、时间间隔对错误记忆的影响程度。 （2）、研究方法：介绍了实验目的，被试，实验材料，实验设计，实验程序五个内容 （3）、结果与分析：对数据进行了方差分析和相关分析。 （4）、总体讨论：详细描述了关联性、学习程度、时间间隔对错误记忆的影响。 （5）、结论 3、 实验目的：采用DRM范式，考察关联性、学习程度、时间间隔对错误记忆的影响程度。 4、 实验假设： （1）、关联性对错误记忆有影响 （2）、学习程度对错误记忆有影响 （3）、时间间隔对错误记忆有影响 5、 变量 （1）、自变量：关联性（低中高）、学习程度（低中高）、时间间隔（0、、1、2小时） （2）、因变量：错误再认率的变化。（被认为是“旧的”的伪学过项目的总数/未学过项目的总数） （3）、控制变量：视力或矫正视力正常，均为自愿参加，实验中的时间间隔、华东师范大学本科生41名（男13名，女28名） 6、 实验材料 实验材料共分为学习材料和测验材料两部分。 学习材料共12个序列，均从Roediger和McDermott（1995）经典DRM范式的8个学习序列中选出，并作了适当的修改，且通过预测检验了材料的可信度。每个学习材料序列由12个词构成，都与同一个关键诱饵产生联想，并按照与关键诱饵的联想程度由高到低排列。 测验材料共12个序列，每个序列由6个词组成，参照Roediger和McDermott（1995）的实验顺序进行安排。每个序列中6个词呈现次序为：前面3个为学过的词，分别取自学习序列中的第1、8、和10位置；中间1个为未学过的有关联的词；然后1个未学过的无关联的词；最后1个为关键诱饵。 7、 实验设计 采用3×4×3混合设计。自变量1（被试间变量）为学习程度，分为三个水平：低（学习材料呈现1遍）、中（3遍）、高（6遍）。自变量2（被试内变量）为关联性，分为低（无关项目）、中（有关项目）、高（关键诱饵）三个水平。自变量3（被试内变量）为间隔时间，分为0、、1和2小时共四个水平。因变量为错误再认率。其计算公式为：（被认为是“旧的”的未学过项目的总数/未学过项目的总数）*100%。 8.实验程序 整个实验分为学习阶段和测验阶段两部分，均在计算机上进行。 学习阶段先向被试呈现指导语。不同学习程度组被试的指导语分别为：下面将做一个关于记忆的实验。首先将呈现一组词（12个），总共呈现12组。注意每组词只呈现1遍（3遍或6遍）。请努力记住它们。每次呈现完一组后，会让你回忆刚才学习过的词，然后再开始学习下一组。如果准备好的话，就开始学习。不必紧张！”词组相继呈现在屏幕中央，呈现时间为2秒，间隔0秒。一个序列学习完毕后休息10秒钟，然后进入下一个序列，直到所有序列全部学完。 学习阶段结束后，进行再认测验。指导语为：“下面将进行再认测验。如果你认为下面呈现的词是刚才学习过的，即是‘旧的’，请按‘0’键;如果是刚才没有学习过的，既是‘新’的，请按‘1’键。如果记不清楚，可以猜测，但千万不要少按或多按！”测验材料中每个词的呈现时间为2秒，间隔0秒，前后两个序列呈现时间间隔为2秒。再认测验分别在0、、1和2小时后进行。根据间隔时间的长短，给被试安排相应的活动，以防止复述和回忆。每个被试攻击型四次测验，所使用的测验材料和指导语相同。 9、 结论 采用DRM范式，考察了关联性、学习程度和时间间隔对错误记忆的影响，结果表明： （1）、低学习程度和中等学习程度下的再认错误率显著高于高学习程度下的再认错误程度率，说明错误记忆随着学习程度的增加而降低 （2）、低关联程度下的再认错误率显著低于中、高关联程度下的再认记忆率，说明关联性高低是印发错误记忆的重要变量 （3）、时间间隔对错误再认率没有影响，说明错误记忆不具有时间上的衰退效应，一旦产生后极其顽固，不容易消退，可能更多地受无意识加工的影响。真实记忆可能是错误记忆的根源，而二者的关系在不同影响因素条件下则既有共变又有分离 10、阅读过程中需要讨论的问题： （1）、作者从DRM范式中引出关联性、学习程度、时间间隔这三个因素，但我们小组认为作者为什么会偏偏引出这三个因素，是它们具有很大的代表性吗？ （2）、时间间隔幅度大一点，那它对错误记忆会不会产生影响？ （3）、作者的这种设计还有没有其他方式可以代替？
滴滴答答，叮叮咚咚，叮叮当当，嘻嘻哈哈，哼哼哈哈，叽叽喳喳，唧唧喳喳，噼噼啪啪， 嘎嘎 铃铃 滴滴 嗒嗒 沥沥 哼哼 嗡嗡 嘟嘟 呜呜
只要没有剽窃现象，问题不大。不会有人关心的。但剽窃万万不可！
原文： Why Most Published Research Findings Are False 译：张小邪 人们越来越担心的是，目前大多数已发表的研究结果都是错误的。研究主张成立的概率可能取决于研究的功效和偏倚、同一问题上其他研究的数量、以及每个科学领域中所探究的关系中真与假的比例。在这种框架下，当研究领域较小时；当效应值较小时；当被测关系的预选数量更多而预选次数更少时；当设计，定义，结果和分析模式具有更大灵活性时；当存在更大的金钱和其他利益和偏见时；当更多的团队参与科学领域以追求统计学意义时，研究结论就不太可能成立。模拟表明，对于大多数研究设计和设置，研究结论为假可能性更大。此外，对于一些当前科学领域，声称的研究结果可能通常只是对普遍存在的偏倚的准确测量。在本文中，我将讨论这些问题对研究的组织和解释的影响。 不断涌出的证据有时反驳了已发表的研究结果，随之而来的是困惑和失望。从临床试验和传统流行病学研究[1-3]到最现代的分子研究[4,5]，研究设计的范围都存在驳斥和争议。越来越多的人担心，在现代研究中，错误的研究结果可能是已发表的研究主张的大多数乃至绝大多数[6-8]。然而，这并不令人惊讶。可以证明，大多数声称的研究结果都是错误的。在此，我将研究影响这一问题的关键因素及其中的一些推论。 几位方法学家指出[9-11]，研究结论的非重复（缺乏证实）率高是追求便利的结果，然而，仅仅基于对单个研究在形式上的统计学显著性评估，就得出此研究结果毋庸置疑的结论，这种做法是站不住脚的（形式上的统计显着性，通常指p值小于）。研究结论的真伪并不总是能恰当地用p值（P-Value)表示和概括，但是，不幸的是，有一种普遍的观点认为医学研究文章应仅基于p值进行解释。研究结论在此定义为任何形式上能具有统计显著性的关系，例如有效的干预措施，信息性预报器，风险因素等等。其实 “负面”研究也非常有用。 “负面”实际上是一个误称，而且这种误解很普遍。但是，这里我们只针对研究者声称存在的关系，而不是无效的发现。 It can be proven that most claimed research findings are false. 如前所述，一项研究发现确实为真的概率取决于该事实为真的先验概率、研究的统计能力以及统计显著性水平[10,11]。想象一个2×2的表格，在表格中将研究结果与科学领域中真实关系的黄金标准进行比较。在一个研究领域中，关系存在真和假两种假设。令R为现场测试的“真关系”与“假关系”的数量之比。 R是该领域的特征，它可以有很大的变化，这取决于该领域是以高度可能的关系为目标，还是在可能的数千个假设中只搜索一个或几个真实的关系。为了简化计算，我们也可以认为，在这些领域中，要么只有一个真实的关系（在许多可以被假设的真实关系中），要么在几个现有的真实关系中找到任何一个的功效是相似的。一个关系为真的先验概率为R⁄（R+1）。研究发现真关系的概率反映的是功效1-β（1减去第二类错误率）。当没有一个关系真正存在时，声称关系为真的概率反映了Ⅰ型错误率，α。假设在该领域中正在探究c关系，表1中给出了2×2表的期望值。在基于正式的统计显著性声明了一项研究发现后，得出的结论是后验概率为真的预测值，PPV（positive predictive value）。 PPV也就是Wacholder等人所说的假阳性报告概率的补充概率[10]。根据表1，可以得出PPV =（1-β）R/（R-βR+α）。因此，如果（1-β）R>α，则研究发现更可能为真。通常，由于绝大多数研究者都取α= ，因此这意味着，如果（1-β）R> ，则研究结果更可能是对的。不太容易理解的是，全球各地不同研究人员团队的偏倚和重复进行的独立测试的程度可能会进一步扭曲这一状况，并可能导致研究结果真正属实的可能性更小。我们将尝试在类似的2×2表的环境中对这两个因素进行建模。 首先，让我们将偏倚定义为各种设计，数据，分析和表示因素的组合，这些因素往往会在不应该产生的时候产生研究结果。假设u是那些本不应该成为的 "研究结果"，但最终却因为偏倚而呈现和报告为分析结果的比例。即使研究设计，数据，分析和陈述是完美的，也不应将偏倚与机遇变异相混淆，后者有一定概率会导致某些发现是错误的。在分析或报告结果的过程中，偏倚可能导致对分析或报告结果的操纵。断章取义或歪曲事实的报告是这种偏倚的典型形式。我们可以假设u并不取决于是否存在真实的关系。这不是一个不合理的假设，因为通常不可能知道哪些关系确实是真实的。在存在偏倚的情况下（表2），PPV =（[1-β] R +uβR）⁄（R +α-βR+ u-uα+uβR），PPV随u的增加而减小，除非1-β ≤α，即在大多数情况下为1-β≤。因此，随着偏倚的增加，研究结论正确的机会将大大减少。图1中显示了针对不同功效水平和针对不同验前比（译者：即R）的情况。 反过来，真正的研究结果有时可能会因为反向偏倚而无效。例如，对于较大的测量误差，关系会在噪音中丢失[12]，或调查人员无法有效使用数据，或他们没有注意到统计上显着的关系，或可能存在利益冲突，从而使他们倾向于 "埋没"重要的研究结果[13]。尚无良好的大规模实证证据表明，在不同的研究领域中，这种反向偏倚可能发生的频率有多高。然而，或许可以公平地说，反向偏倚并不常见。此外，测量误差和数据使用效率低下的问题可能正变得不那么频繁，因为随着分子时代技术进步，测量误差已经有所降低，研究者对数据的处理也越来越复杂。无论如何，反向偏倚可以与上面的偏倚相同的方式建模。同样，反向偏倚不应该与机遇变异混为一谈，后者可能会因为机会而错失一段真正的关系。（译者：上一段说偏倚越大，错误结果被认为真的可能性越低。这一段说，偏倚过大，有可能让真正的结果被埋没。） 几个独立的团队可能正在解决同一组研究问题。随着研究工作的全球化，几个研究团队(通常是几十个团队)可能会探索相同或相似的问题，这几乎是一种惯例。不幸的是，在某些领域，到目前为止，主流的心态一直是专注于单个团队的孤立发现，孤立地解释研究实验。至少有一项研究报告宣称有研究结果的问题越来越多，这就使得人们的注意力向这些问题倾斜。在关于同一问题的几项研究中，至少有一项研究声称其研究发现有统计学意义的概率很容易估计。对于n个等功率的独立研究，2×2的表（如表3）所示：PPV=R(1−βn)/(R+1−[1−α]n−Rβn)(不考虑偏倚)。随着独立研究数量的增加，除非1−β<α，即典型的1−β<，否则PPV有下降的趋势。在图2中显示了针对不同功效水平和不同的验前比的情况。对于不同功率的n个研究，在i = 1到n的情况下，βn被βi的乘积所取代，但推论是相似的。方块1中显示了一个实际示例。基于上述考虑，可以得出有关研究发现确实为真的概率的一些有趣的推论。 小样本量意味着较小的功效，对于上述所有函数，真正研究结果的PPV值随功效向1-β= 降低而降低。因此，在其他因素相同的情况下，在进行大研究的科学领域，如心脏病学的随机对照试验(几千名受试者随机化)[14]，比起小研究的科学领域，如大多数分子预测因子的研究(样本量小100倍)[15]，研究结果更有可能是真实的。 功效也与效应值有关。因此，在效应大的科学领域，如吸烟对癌症或心血管疾病的影响（相对风险3-20），与公认效应较小的科学领域，如多基因疾病的遗传危险因素（相对风险）[7]，研究结果更有可能是真实的。现代流行病学越来越被迫以较小的效应规模为目标[16]。因此，真实研究成果的比例预计会下降。按照同样的思路，如果一个科学领域的真实效应值非常小，那么这个领域很可能会受到几乎无处不在的假阳性主张的困扰。例如，如果复杂疾病的大多数真正的遗传或营养决定因素的相对风险低于，那么遗传或营养流行病学的研究将在很大程度上是乌托邦式的。 如上所述，后验概率为真(PPV)在很大程度上取决于验前比(R)。因此，研究结果在验证性设计中，如大型III期随机对照试验或荟萃分析（meta-analyses）等，比起假设生成实验，研究结果更有可能是真的。基于大量经过汇编和测试的信息，被认为具有很高信息量和创造力的领域应具有极低的PPV，如微阵列和其他以发现为导向的高通量研究[4，8，17]。 对于一些研究设计，如随机对照试验[18-20]或荟萃分析[21,22]等，灵活性增加了将 "负面 "结果转化为 "正面 "结果的可能性，即偏倚u。遵循共同的标准很可能会增加真实发现的比例。研究结果也是如此。相较于设计了多种结果(例如精神分裂症结果的量表)，当结果是明确和普遍认同的（如死亡），真实的结果可能更常见[23]。类似地，与分析方法仍处于实验阶段(例如，人工智能方法)并且只报告“最佳”结果的领域相比，使用普遍认同的、刻板的分析方法(例如，KaplanMeier曲线图和对数秩检验)的领域[24]可能产生更大比例的真实结果。不管怎么说，即使在最严格的研究设计中，偏倚似乎也是一个主要问题。例如，有强有力的证据表明，选择性结果报告，对报告的结果和分析进行操纵，即使对于随机试验也是一个常见的问题[25]。仅仅取消有选择的出版，并不能使这个问题消失。 利益冲突和偏见可能会增加偏倚u。利益冲突在生物医学研究中非常常见[26]，虽然通常它们的报道不足且数量较少[26,27]。偏见不一定有经济根源。某一特定领域的科学家可能纯粹因为相信科学理论或致力于一己的发现而产生偏见。许多看似独立的、以大学为基础的研究可能只是为了给予医生和研究人员晋升或终身教职的资格，而不是出于其他原因。这样的非财务冲突也可能导致报告结果和解释被扭曲。有声望的研究者可能通过同行评审程序压制反驳他们的研究结果出现和传播，从而使他们的研究领域延续错误的教条。经验证据表明，专家意见极不可靠[28]。 这似乎是自相矛盾的推论，因为如上所述，当许多研究人员团队参与同一领域时，个别发现的PPV会降低。这可能解释了为什么在引起广泛关注的领域中，我们因重大发现而兴奋不已时，紧随其后的是深深的失望。随着很多团队挤入同一领域工作，随着大量实验数据的产生，要想击败竞争对手，时机变得至关重要。因此，每个团队可能会优先追求和传播其最令人印象深刻的 "正面 "成果。只有当其他团队在同一问题上找到了“正面”关联时，“负面”结果才可能变得具有传播吸引力。在这种情况下，驳斥一些著名期刊上的说法可能是有吸引力的。有人提出了Proteus现象这个术语来描述这种快速交替出现的极端研究主张和极端相反的反驳现象[29]。经验证据表明，这种极端对立的序列在分子遗传学中非常普遍[29]。 这些推论分别分析了每个因素，但这些因素往往相互影响。例如，在普遍认为真实效应值较小的领域工作的研究者，可能比在普遍认为真实效应值较大的领域工作的研究者更有可能进行大型研究。或者，偏见可能会在一个热门的科学领域盛行，进一步削弱其研究结果的预测价值。持有高度偏见的利益攸关方甚至可能制造障碍，破坏获得、传播相反结果的努力。反过来，一个领域很热门或能吸引浓厚的投资兴趣，有时会促进研究规模的扩大和研究水平的提高，从而提高其研究结果的预测价值。或者，大规模以发现为导向的测试可能会发现大量的重要关系，使研究者有足够的内容汇报及进行进一步的搜索，从而避免了数据挖掘、操纵。 在本文描述的框架中，PPV超过50%是相当困难的。表4提供了针对各种情况（可能是特定研究设计和设置所特有的）针对功效的影响，基于真实与非真实关系的比率和偏倚所开发的公式进行模拟的结果。从一项进行良好、有充分功效、以先验几率为50%（干预有效）开始的随机对照试验中发现，一项发现最终有大约85%的情况下是正确的。对高质量随机试验的验证性荟萃分析预期会有相当相似的表现：潜在的偏倚可能会增加，但与单一的随机试验相比，功效和预检机会更高。相反，如果R≤1：3，来自非结论性研究的荟萃分析结果很可能是错误的。来自功效不足的早期临床试验的研究发现，如果存在偏倚，仅有约四分之一的研究结果可能为真，甚至更少。以探索为导向的流行病学研究表现更差，特别是在功效不足的情况下，但即使功效充足，如果R=1：10，流行病学研究也可能只有五分之一的可能是真的。最后，在以发现为导向的研究中，如果测试的关系超过真实关系的1,000倍（例如，测试了30,000个基因，其中30个基因可能是真正的罪魁祸首）[30,31]，即使在实验室和统计方法、结果和报告的标准化程度相当高、偏倚很小的情况下，每个已确认的关系的PPV也非常低。 如前述，大多数现代生物医学研究都是在研究前和研究后获得真实发现的概率非常低的领域进行的。让我们假设，在一个研究领域中，根本没有任何真正的发现。科学史告诉我们，至少根据我们目前的理解，过去科学工作常常浪费在完全没有真正科学信息的领域。在这样的“零场”中，理想情况下，在没有偏倚的情况下，所有观察到的效应大小都会在零场附近偶然变化。观察到的结果偏离预期的程度仅仅是偶然的，这仅仅是对普遍存在的偏倚的纯粹衡量。 例如，让我们假设缺乏营养或饮食习惯实际上是形成特定肿瘤风险的重要决定因素。我们还可以假设，科学文献研究了60种营养素，并声称所有这些营养素都与罹患这种肿瘤的风险有关，而在比较摄入量上限和下限的相对风险在至之间。那么，声称的效应值只是衡量了这些科学文献的产生过程中所涉及的净偏差。其实际上是对净偏差的最准确的估计。甚至可以说，在 "零场"之间，声称效应值更高的领域（往往伴随着医学或公共卫生重要性的声称）只是那些维持了最严重的偏倚的领域。 对于PPV很低的领域，为数不多的真实关系不会对整体情况造成太大扭曲。即使某些关系是正确的，观察到的效应分布的形状仍然可以清楚地衡量该领域所涉及的偏倚。这个概念完全颠覆了我们看待科学成果的方式。传统上，研究人员会兴奋地将巨大而极其重要的影响视为重要发现的迹象。在现代研究的大多数领域中，太大和太显著的影响实际上更有可能是巨大偏倚的迹象。它们应引导研究人员仔细地进行批判性思考，以了解其数据，分析和结果可能出了什么问题。 当然，在任何一个领域工作的研究人员都很可能不愿意接受这样一个事实，那就是，他们的职业生涯所处的整个领域都是一个 “零场”。然而，其他方面的证据，或技术和实验的进步，可能最终会导致一个科学领域的瓦解。衡量一个领域的净偏倚，也可能有助于了解其他领域的偏倚范围，在这些领域中，类似的分析方法、技术和冲突可能会在其他领域中使用。 大多数研究结果都是错误的，这是不可避免的吗？还是我们可以改善这种情况？一个主要的问题是，我们不可能百分之百肯定地知道任何研究问题中的真相是什么。在这方面，纯粹的 "黄金 "标准是无法实现的。然而，有几种方法可以提高后验概率。 提供更有力的证据可能会有所帮助，例如大型研究或低偏倚荟萃分析，因为它更接近未知的“黄金”标准。然而，大型研究仍可能存在偏倚，应该承认并避免这些偏倚。此外，对于当前研究中提出的数百万和数万亿个研究问题，大规模证据是不可能获得的。大规模证据应该针对先验概率已经相当高的研究问题，这样一个重大研究发现会使得后验概率可以被认为是相当确定的。当主要概念而不是狭义的、具体的问题能够得到检验时，也就特别指出了大规模证据的存在。一个否定的结论不仅可以反驳一个具体的建议主张，甚至可以驳斥整个领域或相当一部分的主张。根据狭义标准选择大规模研究的表现，例如特定药物的营销推广，这在很大程度上是浪费研究。此外，人们应该警惕的是，极大规模的研究，也许更有可能为一个与空值没有真正意义上区别的小效应，找到形式上的统计学显著性差异[32-34]。 其次，大多数研究问题都是由多个团队解决的，强调任何一个团队的统计学研究结果都是有误导性的。重要的是证据的整体性。通过提高研究标准和减少偏见来缩小偏倚也可能有所帮助。然而，这可能需要改变科学心态，而这可能很难实现。在一些研究设计中，通过研究的前期注册，如随机试验等，可提高成功的概率[35]。这是因为注册将对假设生成研究构成挑战。在领域内对数据收集或研究人员进行某种注册或联网可能比注册每个假设生成实验更可行。不管怎么说，即使我们在其他领域的研究注册方面没有取得很大的进展，但制定和遵守协议的原则可以从随机对照试验中更广泛地借鉴。 最后，我们不应该追逐统计学上的显著性，而应该提高我们对R值范围(验前比)的理解，这是研究真正能够发挥作用的地方[10]。在进行实验前，研究者应该考虑他们所测试的是真实关系而不是非真实关系的概率。推测的高R值有时会被确定。如上所述，只要在伦理上可以接受，应该对那些被认为是相对成立的研究结果进行偏差最小的大型研究，看看这些研究结果被证实的频率有多高。我怀疑有一些既定的 "经典 "将无法通过检验[36]。 然而，大多数新发现将继续来自验前比很低，甚至非常低的假设生成研究。那么，我们应该承认，单项研究报告中的统计显著性检验仅提供了部分情况，而不知道在报告之外和相关领域内的相关研究中，一共进行了多少检验。尽管有大量的统计文献可以进行多重检验校正[37]，但通常情况下，我们不可能知晓报告作者或其他研究团队在报告研究发现之前进行了多少数据挖掘。就算这一点是可行的，我们也无法得知验前比是多少。因此，不可避免的是，人们应该对在相关研究领域和研究设计中被探究的关系中，有多少种关系是真实的，做出大致的假设。我们考虑的范围越广泛，就越有可能在独立研究中为确定验前比提供指导。在其他相邻领域中发现的偏倚经验也将是有益的借鉴。 在其他邻近领域检测到偏倚的经验也将有益于借鉴。尽管这些假设在很大程度上是主观臆断，但它们在解释研究主张并将其置于上下文中仍然非常有用。
然后写个勘误发表一下。这样的事情经常发生，不用担心，除非是使得论文point不能成立的错误。shy2400(站内联系ta)如果不是颠覆性的错误，没事的。向给你发邮件的人说明一下。如果觉得有必要，跟主编邮件说下，勘误也可以；小错误不会有很大影响的，别太担心。tjkai(站内联系ta)一般没关系.如果你解决的问题不是非常热门的公开问题,而且你不是大牛也没有挂上大牛的名字,没人会关注你的.但是真要有人问到,一定要敢于认错.
输错题目是没有办法改正的，论文重合度是学术论文在内容上的相似或重合程度，通常用来检测论文是否抄袭，一般高校将重合度30%以上定为抄袭的文章，即论文审核不通过。
输错题目出来的查重结果可能会有很大的偏差，论文答辩反抄袭软件对学位论文进行检测后，将给出文字复制比。
要注意的是学位申请者如果能通过规定的课程考试，而论文的审查和答辩合格，那么就给予学位。如果说学位申请者的课程考试通过了，但论文在答辩时被评为不合格，那么就不会授予学位。
扩展资料：
中国知网资源：
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参考资料来源：百度百科——论文
参考资料来源：百度百科——论文重合度
参考资料来源：百度百科——中国知网
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嗯，首先你需要检查下是否这个错误是系统造成的错误，然后你需要跟老师说
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