经典论文分析

怎样对论文进行分析

怎样对论文进行分析，有时候我们在写论文的时候，会被老师要求先去分析论文的，可是对于从来都没有分析过论文的学生来说，是一件难事的，我和大家一起来看看怎样对论文进行分析的相关资料。

01、 确定研究目标

确定研究目标，看似是一个“伪命题”，我论文的研究方向都定好了，研究目标不就显而易见了嘛。

研究方向只是一个宽泛的概念，具体落实到分析层面，具体要研究什么？得到什么结果？要用什么方法？很多时候我们并没有想清楚。

这里建议大家在开始分析前，先对着自己收集来的数据和问题，列出准备研究的内容。

还记得高中每次考试前语文老师一定会提醒：写作文的时候拿到题目先不要动笔！看清题目，想好了列出提纲再动笔！

数据分析也是如此，分析前制定一个分析框架，可以帮助我们快速捋清思路，不至于漫无目的地乱分析，同时也能节省很多时间。

当然，对于初学者来说，制定一个完整的分析框架比较困难，建议大家多参考一些领域内的专业文献，看看其他人是如何设计分析的。

SPSSAU也提供几类常见的分析框架，研究者可以结合自己的问卷类型进行选择。

SPSSAU-量表型问卷

SPSSAU-非量表型问卷

两个注意点：

① 框架的核心不要偏离研究主题，所做的任何分析都是为研究主题服务，因此一定注意避免出现与主线不相干的内容。

②在这一步中，可以先不去管具体要用哪种分析方法，如何分析。更重要的是，先搞清想分析什么。

比如，问卷调查里，一开始的几道题基本都是对研究对象个人信息的收集。

第一，可对研究对象的性别、年龄、学历等个人信息进行简单统计。

第二，可用个人信息与核心研究项联系到一起，分析不同背景的人群对核心研究项的态度或行为是否有差异。

02、 判断数据类型

有了基本框架后，就要进入到具体的分析方法选择阶段。

判断数据类型是第一步，在SPSSAU之前的文章中，对此都有详细的说明，这里不再重复。

03、 选择分析方法

在完成上面的步骤后，基本上已经完成对数据部分的了解，下面就需要结合数据类型，选择对应的分析方法。

对单个题的统计分析比较简单，主要困扰大家的是对于两个题或多个题的关系研究如何选出正确的分析方法。

变量的关系最常见有：相关关系、影响关系、差异关系，及其他关系。

SPSSAU的建议是：先用一句话描述研究内容，话里面拆开成X和Y：然后结合X与Y的数据类型进行选择。

根据X和Y的'个数，以及方法功能，分成几个表格汇总如下：

注：单变量意为分析只涉及一个分析项X（变量）。

注：分析涉及1个自变量X和一个因变量Y。

每种方法的使用场景不是固定不变的，这里的只提供最常用的说明，帮助初学者快速了解，更深入的方法介绍请参考SPSSAU帮助手册说明，以及SPSSAU视频教程。

确定方法之后，可使用spssau系统进行分析，分析界面也是区分了X、Y。将标题放置到对应位置即可分析得出结果。

总结

最后我们再回顾一遍整个方法选择的流程：

选择分析框架→判断变量的数据类型→表格查找分析方法→开始分析

同时要提醒一点，在分析前要有意识的剔除无效数据（如一个人重复填写，明显的异常值等），以保证结果的准确性。

1、什么是论文分析

我们在分析论文前，首先要了解分析的含义，分析是分解文学作品，独立解决每个观点。当我们分析一篇论文时，主要目标是要确保用户在没有太多争议的情况下来获得主要观点。在分析论文时展现批判性的思维能力，在分析中必须要对某一些事情作出判断，然后得出结论，只有这样在完成论文后才能说服用户已经读过该篇论文。

2、分析论文的要点

总结论文的主要内容，刚开始写论文分析时，我们要对论文中的要点进行一个总结，让大家能够理解论文的全部内容。摘要是作为论文大纲的概述，但不是主要的分析点，只是用来指导用户简要理解论文的内容。作者在论文中提出的主要论点以及论据，这才是分析的开始，我们需要通过分析作品来给出证据来证明论文内容，还应该找出缺陷。因为只有越有说服力的论文内容，这样才更加突出。论文查重系统怎么进行选择？

3、论文分析格式

最后我们需要了解，用户要提出适合他们的语气，必须确保了解用户群体。毕业论文主要的用户是导师，所以必须很正式。在上课时，我们可以分析一篇论文，需要向了解用户群体将有助于了解如何分析论文。在写论文之前，那么首先的一个步骤就是要阅读分析论文，应该多次阅读，然后积累我们的知识，如果对论文的理解不够的话，那么就无法对论文进行分析。所以做好论文前的准备工作也是非常重要的。

实证的方法主要有VAR 模型和单期双重差分模型,本文将利用70 个大中城市在三个不同调控期的房地产相关数据,采用多期双重差分模型双重差分模型 (Difference-Differences, DID)是政策评估的非实验方法中最为常用的一种方法,其中交互项是DID的灵魂。 交互项形式拥有各种形式,包括(2. 传统DID 双重差分法是研究“处理效应”(treatment effects)的流行方法。一般来说,DID的使用场景为,在面板数据中,个体可分为两类,即受到政策冲击的3. 经典DID 经典DID是在传统DID模型

第一部分   模型简介1、模型应用背景2、模型运用前提条件3、稳健性检验第二部分   经典论文分析1、民族地区转移支付、公共支出差异与经济发展差距2、基于多期双重差分的分位回归及其应用第三部分   双重差分模型（DID）stata实例操作1、变量构造和基本命令2、平行趋势检验第四部分   经典论文推荐第五部分   专题预览估计政策效应常用的方法有：工具变量法、断点回归、倾向得分匹配法、双重差分法、合成控制法等。我们在这里介绍双重差分法。第一部分   模型简介1、模型应用背景现代计量经济学和统计学的发展为我们的研究提供了可行的工具。倍差法来源于计量经济学的综列数据模型，是政策分析和工程评估中广为使用的一种计量经济方法。主要是应用于在混合截面数据集中，评价某一事件或政策的影响程度。该方法的基本思路是将调查样本分为两组，一组是政策或工程作用对象即“作用组”，一组是非政策或工程作用对象即“对照组”。根据作用组和对照组在政策或工程实施前后的相关信息，可以计算作用组在政策或工程实施前后某个指标（如收入）的变化量（收入增长量），同时计算对照组在政策或工程实施前后同一指标的变化量。然后计算上述两个变化量的差值（即所谓的“倍差值”）。这就是所谓的双重差分估计量（Difference in Differences，简记DD或DID），因为它是处理组差分与控制组差分之差。该法最早由Ashenfelter（1978）引入经济学，而国内最早的应用或为周黎安、陈烨（2005）。2、模型运用前提条件 使用前提（1）政策不能是“一刀切”类型，即存在受政策影响的实验组和不受政策影响的对照组（2）至少两年的面板数据，如果是截面数据一般也别考虑了 模型前提（1）平行趋势（CT）假设：处理组和对照组有共同趋势，在政策干预之前，处理组和控制组的结果效应的趋势应该是一样的。（2）SUTVA条件：政策干预只影响处理组，不会对控制组产生交互影响，或者政策干预不会产生外溢效应；（3）线性形式条件：潜在结果变量同处理变量和时间变量满足线性条件。由此可见DID的使用条件较为严苛，并不能随意使用。3、稳健性检验为了证明所有的效应是由政策实施所引起的，必须做稳健性检验，主要体现在两个方面：  平行趋势检验如果是多年面板数据可以通过画图或者回归的方法来检验平行趋势假设。（1）画图：画出实验组时期和对照组时期的时间趋势图，如果两条线的走势完全一致或基本一致，说明CT假设是满足的。（2）回归：将模型构造中dt项改为“年份虚拟变量”，政策实施前有a年就有a个年份虚拟变量，以及与du相乘的a个交互项。此时交互项反映的是“政策实施前年份，实验组和对照组的差异”。如果这a个交互项不显著，即说明政策实施前实验组和对照组不存在明显的差别，从而满足CT假设。一般，“都不显著”可以稍微放松，即便存在一两个显著的情况，但只要a个交互项联合不显著，也是满足CT假设。 安慰剂检验安慰剂检验核心思想即即虚构处理组进行回归。第一步：选取政策实施之前的年份进行处理，例如，政策发生在2014年，研究区间为2013-2015年。我们可以把研究区间向前移动到2011-2013年，并假定政策实施年份为2012年，然后进行回归。第二步：选取已知的并不受政策实施影响的群组作为处理组进行回归。如果不同虚构方式下的DID估计量的回归结果依然显著，说明原来的估计结果很有可能出现了偏误。此外还可以利用不同不同的对照组进行回归，看研究结论是否依然一致。或者选取一个完全不受政策干预影响的因素作为被解释变量进行回归，如果DID估计量的回归结果依然显著，说明原来的估计结果很有可能出现了偏误。注：以上如果回归结果显著，说明原结果是一定有问题的，而如果回归结果不显著，并不一定能表明原结果没问题。第二部分  经典论文分析1、民族地区转移支付、公共支出差异与经济发展差距双重差分法DID模型      趋势评分匹配的双重差分法PSM-DID模型针对民族地区的财政转移支付，是实行财政分权制度的多民族国家缓和民族矛盾、缩小地区差别的重要手段。基于最优政府间转移支付型和“净财政收益”概念，本文首先提出如下理论假说: 这类转移支付有助于减少民族地区与其他地区之间的公共支出差异和经济发展差距。然后使用1993—2003年中国县省两级数据，并采用基于趋势评分匹配的双重差分法( DID with Propensity ScoreMatching) ，检验上述理论假说。研究发现：（1）中国2000年底实施的民族地区转移支付政策，显著促进了民族地区公共支出水平的相对提高和公共支出结构的相对优化。不过，促进作用未显示出随时间不断增强的态势。（2）该项政策未显著缩小民族地区与其他地区之间的经济发展差距。本文的研。究结论表明，民族地区转移支付在中国发挥了均等化效应，但程度有限。2、基于多期双重差分的分位回归及其应用VAR 模型   单期双重差分模型    多期双重差分模型（DID）   分位回归方法针对房价的高速上涨，从2010 年起，中国政府开始采取一系列措施抑制房产泡沫、防止地产被过度炒作。过行政手段抑制需求的“限购令”是否真的抑制了房价的过快上涨？其效果如何？如何进行评估？实证的方法主要有VAR 模型和单期双重差分模型，本文将利用70 个大中城市在三个不同调控期的房地产相关数据，采用多期双重差分模型（DID）动态、精准地分析限购政策的长期动态效果。同时，考虑到70 个大中城市的房价差异非常明显，本文还将采用分位回归方法进一步探索限购令对住宅价格的影响，从而为相关部门制定进一步的房地产调控政策提供理论依据。将双重差分模型应用到限购对房价的影响问题上，具体思路为：将实施限购的城市作为处理组，将未实施限购的城市作为对照组，时间段分为政策出台前与政策出台后。据此可以设置两个虚拟变量Di 和Dt , Di 代表是否实施了限购令，Dt 代表政策实施前后，若某个城市实施了限购令，则Di = 1 ，否则Di = 0 ；Dt = 1 代表该时间段为某城市实施限购令之前，Dt = 2 代表该时间段为某城市实施限购令之后。据此，两个变量的交互项乘积Di*Dt 即可在一定程度上反应政策的实施效果。在因变量的选择上，本文选择了国家统计局发布的全国70 个大中城市的月度房屋销售价格指数作为研究对象，该指数的计算是基于各地房管局的网签数据，能够较为有效地避免现实交易中出现的阴阳合同问题。控制变量的选取从供求理论出发，以上期的供给量和需求量为控制变量，将供求因素纳入模型从而剔除其对房价造成的影响，直接体现限购对房价的影响效果。通过研读以往研究房价影响因素的文献，由于房地产市场反应不够灵敏，本文认为当期商品住宅需求主要可以从城市的整体经济水平（以上一期城市所在省份的工业增加值同比增长率为指标）以及上一期商品住宅销售面积同比增长率中反映出来，以上一期商品住宅投资额的同比增长率反映供给的基本水平。同时为了更全面地消除城市自身特征（如地理位置、人口因素等）对房价增长率造成的影响，本文将滞后一期的房价同比增长率也作为控制变量。第三部分  双重差分模型（DID）stata实例操作 1、变量构造和基本命令**调用数据use ' ', clear**设置虚拟变量，政策执行时间为1994年gen time = (year>=1994) & !missing(year)**生成地区的虚拟变量gen treated = (country>4) & !missing(country)**产生交互项gen did = time*treated**第一种回归设计**回归Estimating the DID estimatorreg y time treated did, r显然在10%水平上，政策实施有显著的负效应。*第二种DID回归设计reg y time##treated,r**方法三下载外部命令方法ssc install diff**估计DIDdiff y, t(treated) p(time)2、平行趋势检验以上的基准回归只有当地区在政策前足够相似才能够保证DID提取的是政策的因果效应，所以研究者需要知道两组地区在政策前有多大差异。实现这一目标的方法是将年份虚拟变量乘以实验组虚拟变量，这一交互项就可以捕捉两组地区在每一年份的差异。如果两组地区的确有着平行趋势的话，那么预期在1994年前的那些交互项的回归结果将不显著，而1994年后的将显著。**平行趋势检验**生成年份虚拟变量与实验组虚拟变量的交互项(此处选在政策前后各3年)gen Dyear = year-1994gen Before3 = (Dyear==-3&treated==1)gen Before2 = (Dyear==-2&treated==1)gen Before1 = (Dyear==-1&treated==1)gen Current = (Dyear==0&treated==1)gen After1 = (Dyear==1&treated==1)gen After2 = (Dyear==2&treated==1)gen After3 = (Dyear==3&treated==1)**将以上交互项作为解释变量进行回归xtreg y time treated Before3 Before2 Before1 Current After1 After2 After3 , feest sto reg可以看出Before3 Before2 Before1 的系数均不显著，After1的系数负向显著采用coefplot命令进行绘图，观察是否1994年前的回归系数均在0轴附近波动，在1994年后回归系数显著为负。coefplot reg,keep(Before3 Before2 Before1 Current After1 After2 After3) vertical recast(connect) yline(0)结果发现系数在政策前的确在0附近波动，而政策后一年系数显著为负，但很快又回到0附近。这说明实验组和控制组的确是可以进行比较的，而政策效果可能出现在颁布后一年，随后又很快消失。第四部分   经典论文推荐[1]Matching As an Econometric Evaluation Estimator. The Review of EconomicStudies,1998,65(2):261-294.(note:最早提出者)[2]胡宏伟，“城镇居民医疗保险对国民健康的影响效应与机制”,《南方经济》,2012年第10期[3]毛捷，“民族地区转移支付公共支出差异与经济发展差距”,《经济研究》,2011年增2期[4]CompulsoryLicensing:Evidence from the Trading with the Enemy Act，AER，2012[5]交通基础设施质量与经济增长：来自中国铁路提速的证据，世界经济，2012年第1期[6]新型农村社会养老保险政策效果评估》，经济学（季刊），2014年第14卷第1期财政“省直管县”改革与基层政府税收竞争，经济研究，2015年第11期[7]税收分成、税收努力与企业逃税，管理世界，2016年第12期[8]政企合谋与企业逃税：来自国税局长异地交流的证据，经济学(季刊)，2016年第15卷第4期[9]出口改善了员工收入吗？，经济研究，2011年第9期[10]西部大开发：增长驱动还是政策陷阱，中国工业经济，2015年第6期[

百度知道双重差分模型显著但是系数小JinLaiOumask超过40用户采纳过TA的回答第一部分 模型简介1、模型应用背景2、模型运用前提条件3、稳健性检验第二部分 经典论文分析1、民族地区转移支付、公共支出差异与经济发展差距2、基于多期双重差分的分位回归及其应用第三部分 双重差分模型（DID）stata实例操作1、变量构造和基本命令2、平行趋势检验第四部分 经典论文推荐第五部分 专题预览估计政策效应常用的方法有：工具变量法、断点回归、倾向得分匹配法、双重差分法、合成控制法等。我们在这里介绍双重差分法。第一部分 模型简介1、模型应用背景现代计量经济学和统计学的发展为我们的研究提供了可行的工具。倍差法来源于计量经济学的综列数据模型，是政策分析和工程评估中广为使用的一种计量经济方法。主要是应用于在混合截面数据集中，评价某一事件或政策的影响程度。该方法的基本思路是将调查样本分为两组，一组是政策或工程作用对象即“作用组”，一组是非政策或工程作用对象即“对照组”。根据作用组和对照组在政策或工程实施前后的相关信息，可以计算作用组在政策或工程实施前后某个指标（如收入）的变化量（收入增长量），同时计算对照组在政策或工程实施前后同一指标的变化量。然后计算上述两个变化量的差值（即所谓的“倍差值”）。这就是所谓的双重差分估计量（Difference in Differences，简记DD或DID），因为它是处理组差分与控制组差分之差。该法最早由Ashenfelter（1978）引入经济学，而国内最早的应用或为周黎安、陈烨（2005）。2、模型运用前提条件 使用前提（1）政策不能是“一刀切”类型，即存在受政策影响的实验组和不受政策影响的对照组（2）至少两年的面板数据，如果是截面数据一般也别考虑了 模型前提（1）平行趋势（CT）假设：处理组和对照组有共同趋势，在政策干预之前，处理组和控制组的结果效应的趋势应该是一样的。（2）SUTVA条件：政策干预只影响处理组，不会对控制组产生交互影响，或者政策干预不会产生外溢效应；（3）线性形式条件：潜在结果变量同处理变量和时间变量满足线性条件。由此可见DID的使用条件较为严苛，并不能随意使用。3、稳健性检验为了证明所有的效应是由政策实施所引起的，必须做稳健性检验，主要体现在两个方面： 平行趋势检验如果是多