基于假说演绎法的经济类博士硕士学位论文基本思路（讲座培训课件PPT）

基于假说演绎法的经济类博士硕士学位论文基本思路 一 对经济问题的实证研究主要采用假说演绎法，这已经成为经济问题实证研究的主流，目前的经济学论文大多数采用这种模式。 提出假说（猜想） 逻辑推理 导出具体需要或关心的结论 进行实证检验 证实或证伪 若被证实则暂时接受结论，若证伪再进行新一轮的演绎过程。 二 1、选题，即从经验观察到提出命题或者说确立研究课题。 2、进行文献评述，从命提到概念框架。 3、在文献综述的基础上提出理论假说。 4、搜集数据资料和模型设定。 5、检验理论假说。 6、分析研究结果。 7、结论与讨论研究者还应对其研究结果加以分析。 1、选题，即从经验观察到提出命题或者说确立研究课题。 社会经济中存在大量可作实证研究的课题，如经济增长受何因素影响；出口贸易如何影响环境等等。这个阶段以经验观察为起点，研究者通过资料搜集，寻找有价值的论题，从无数可能的问题里选出学位论文的问题，或者说从研究者所关注的、积累的问题中，选择一个自己最熟悉、有研究价值、可以驾驭的问题作为学位论文的论题。接下来是对问题（现象）进行归纳，将所选问题放到更为广阔的背景中进行审视，然后提出命题，即把两个以上概念或变量联系起来的陈述，或者说它是反映现象之间关系的陈述，提出命题就是对所选问题的两个或多个变量之间关系的描述。 选择和确定实证研究课题，通常需考虑以下几个方面 : 课题是否有政策意义 ; 课题是否具有学术价值 ; 是否有合适的理论来指导实证研究 ; 该项研究所需证据是否能取得 ; 是否有适当的数量方法来分析数据和测试假说或者是否有足够的案例来为你的假说提供佐证。 2、进行文献评述，从命提到概念框架。 研究者应根据所研究的课题寻找相关的基本理论，并对已有的相关文献与研究成果进行检索和评述。通过这一主要环节，了解有关问题的研究状况和发展，如所涉及的理论、所使用的研究方法和技术、研究结果、研究特点和缺陷、进一步开展研究的可能性等等。需要研究者将命题所涉及的概念进行搜集与汇总并建立起概念框架。研究者的任务就是梳理所选特定命题与既往理论和研究工作的关系，这是做学位论文最具挑战性和创新空间的地方。 这一阶段就是通过资料搜集与分析，总结和了解相关研究工作的过程，目的是建构研究的概念框架。这里所指的挑战就是要求研究者以广阔的学术视野，纵览命题所涉及的理论的、实践的概念，这里所指的创新就是辨析概念之间的关联性。从命题到概念框架运用的归纳的方法，是对所选论题涉及的理论的、文献的概念进行整理并归集，同时辨析概念或变量之间的关系。 建构概念框架，可运用关联树方法，关联树显示了可以研究的所有问题，树顶端问题就是一个战略问题，而在它之下的相关概念之间的关系都是研究的问题。 3、在文献综述的基础上提出理论假说。 假说是一种有关变量间关系的尝试性陈述，或者说是对问题的结果、两个或多个变量之间的关系或某些现象的性质的推测或提议，是尚待验证的命题。直接对理论加以实证是困难的，因此一般的做法是根据理论作出合乎逻辑的预测，然后对它们加以检验，这种预测就是假说。但这个推测应该是在前人研究的基础上提出来的，或者是前人从未研究过的或者是研究不够的或者是未能揭示现象的。 需要研究者就选题所涉及和拥有的理论性资料和事实性资料进行分析，全面正确地掌握所要研究问题的实质和背景，弄清与本研究论题有关的前人已做过的研究工作，了解前人对于该研究问题所持的不同解释和观点以及成功和不成功的论证工作，找准有价值的研究问题。只有当研究者对理论本身、理论与实际等种种矛盾进行透彻分析，才能发现、提出一个有意义、有创见的问题。 提出假说需注意如下几点 : 假说中的概念必须清晰明了 ; 假说应保持一种中立态度 ; 假说应明确表明它预测的是什么 ; 假说的提出要考虑到相应的验证技术，特别是统计检验技术 ; 假说应能与一种现有理论相联系。 4、搜集数据资料和模型设定。 假说提出以后，研究者就应考虑如何搜集数据资料来证实或证伪这个假说。收集数据资料前，需将假说具体化，使之具有可操作性，即 : 对假说中的概念予以严格定义，使之转化为可以计量的变量 ; 确定变量的计量方法 ; 检查计量法的可靠性和有效性。 由于实证研究要求通过数据资料来验证假说是否成立，因此应尽可能采用科学的方法，从被研究对象的总体中采集数量足够的、有代表性的数据资料。对数据的种类，性质，来源出处，数据修订的方式，数据中可能有的错误和缺失，都要有详细的说明，最好也能将资料的基本统计量表列出来。数据资料采集的方法有 :问卷调查、访谈调查、利用现有资料、实验模拟、建立模型等。 模型有理论模型和实证模型两类。理论模型是从经济理论中直接导出，而实证模型则是从理论模型衍生出来，是要实际以资料来估计的。理论模型通常需以数学推导，因此文章中可列出一些关键的数学以帮助理论的阐述，但不应长篇累牍的堆积只有间接关系的数式。另外，理论模型也可以用纯粹的文字来表达，主要是用文字表达出现象和假说（或者说变量）之间的因果关系。 实证模型通常是以回归模型的形式表示，对模型中所涉及的变量均须给与明确的定义，对解释变量和应变量之间的关系要详尽的说明，也要解释对模型中主要系数（或由这些系数所导出之弹性、乘数等）可能数值的大小及符号有怎样的理论预期。 5、检验理论假说。 假说检验，最能体现经济实证研究的特色。研究者根据所演绎和提炼出的研究问题与假说，分析所搜集的有利于解决问题的资料，解释研究资料并得出结论，阐明源自研究者经过第三阶段所形成的假说或观点，即分析论证，使假说或观点立得起、站得住。 一般是在提出需要验证的假说 (动机假说 )的同时，再从反面提出一个虚假说。假说检验存在着两类错误：第一类是弃真错误，即虚假说为真却被拒绝的错误 ;第二类是取伪错误，即虚假说为假却被接受的错误。一般而言，研究者在进行测试前，要确立需承担多大风险来声明动机假说的真伪和拒绝虚假说，亦即需确立一个显著性水平。 通常人们取其值为 有 95%或99%的把握确信动机假说为真。如果检验结果表明经验事实并未证伪虚假说，则意味着动机假说未能得到确证，不可能被接受。如果检验结果表明经验事实证伪了虚假说，则意味着动机假说已得到确证，可被接受，并可用以解释和预测经济现象。 检验假说的方法多种多样，具体选用何种方法，需要考虑许多因素，包括假说涉及的变量数目、变量类型、统计数为平均数还是方差数、研究的是变量间的差异还是联系以及对总体的分布是否作出假说等。 6、分析研究结果。 证实或否定假说并不等于实证研究过程的结束，还要对结果进行分析。 比如 ,系数估计的主要结果均须以表列出，在表中每一系数对应之变量名称要写清楚，每一系数估计值旁均须伴随一标准差（ 或 t 统计量，也可加列 p 值，对于显著的估计值也可附加诸如星号之特殊标记以提醒读者。显示模型整体表现的统计量，诸如 性回归模型）， F 检定统计量， 定统计量（对时间数列资料），也可选择性的列于表内。在表的脚注中，必须说明表中所有的特殊符号和简称，表中变量名称的选取，应尽量采用有意义的中文简称，少用无意义的英文字母组合。制表的基本原则就是要让读者便捷、完整而清楚的了解估计的结果； 对主要回归系数（或由回归系数所导出之弹性、乘数等）估计值的大小、符号及显著与否要详加讨论，对于显著的估计值更要和理论预期值比较，若有明显的矛盾，则要探讨原因；若能在文献中找到类似模型的估计结果，则应择要报告，并做比较；对重要回归系数若是得不到显著的估计值，则要探讨其中原因。也绝不能对不显著的估计值做出过度的解释，尤其不能宣称不显著的估计值支持或不支持某些特定结论。我们要知道估计值不显著，就是表示所使用的数据不能够提供足够的信息，若是没有足够的信息，当然不能够也不应该做出任何确切的结论； 为增加文章的清晰度，能够条列的结果应尽量条列（但要注意条列式的阐述易流于机械化而让读者失去兴趣），同样的，能够列表的结果应尽量列表，表格应尽可能的明确、独立自主而自成一体（多利用表格下端的附注详加解释表格的内容），尽可能让读者不用在文章中到处找相关说明。此外，图表也是一个非常精准有效之传达信息的方式，应多加利用；所有具有政策意义的重要论点都要经过假设检定的严谨统计程序探讨其显著性；若要根据估计模型对数据外的时期或状况进行预测，则态度必须保守谨慎，尽可能设想预测可能不准的原因； 所有列举的统计数字应尽量保持统一的小数点位数（小数点后三位数或四位数均可），如果有很小或很大的数字，则可以用科学表示法表示，尽可能显示出三至五位有效数字。 7、结论与讨论研究者还应对其研究结果加以分析。 将研究结果反馈到作为该项研究的基础的理论体系中去，说明假说的证实或证伪对现有理论的意义，指出现有理论的正确