經濟金融學科如何訓練自己挖掘有意義的論文選題的能力？

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謝邀。
在回答這個問題之前，我想先回憶一個不相關領域的人的故事，這個人叫李安。

1978年李安報考美國伊利諾大學戲劇電影系，遭到父親的強烈反對。但李安依然一意孤行，為了圓他的電影夢。大學畢業後，他才明白父親為何如此反對。
在美國電影界，一個沒有任何背景的華人要想混出名堂來，談何容易。從1983年起，他經過了6年多的漫長而無望的等待，大多數時候都是幫助劇組看看器材，做點剪輯助理、劇務之類的雜事。最痛苦的經歷是，曾經拿著一個劇本，兩個星期跑了30多家公司，一次次面對別人的白眼和拒絕。奔波或許還有希望，最怕的是拿著一個劇本人家說可以，然後在這裡改，那裡改，改了再改，最後還是石沉大海，沒有消息。
這時李安已經30歲了，古話說男人三十而立，可李安連生活都無法自立，這時他的愛人給了他及時的鼓勵。李安的妻子是大學同學，但她學生物學，畢業後就在當地一家小研究所做藥物研究員，薪水少得可憐。那時候已經有了大兒子李涵。為了緩解內心的愧疚，他每天除了在家讀書，看電影，寫劇本外，還包攬了所有的家務。負責買菜做飯帶孩子，將家裡收拾得乾乾淨淨。每天傍晚邊做完飯之後，跟兒子坐在門口，一邊講故事給他聽，一邊等待『英雄的獵人媽媽帶著獵物回家』。

你看在他出名之前，他在幹什麼：他每天在家讀書，看電影，寫劇本。這也就是三個要素：觀察、文獻、動手。
首先，觀察，觀察現實，觀察歷史，觀察數據，觀察其他領域的發展。李安能拍出《飲食男女》，我想應該是來自於生活的觀察，能拍出《卧虎藏龍》《少年派》，也少不了對文學的借鑒。所以，作為一個經濟學家，看現實，看其他領域的書，看數據，都是靈感的源泉。
其次，文獻。對於李安來說，看電影就是看文獻。對於經濟學家來說，一篇文章的貢獻總是站在其他人的肩膀上的。別人做了什麼，什麼地方有問題，你如果能解決，是貢獻。別人沒做什麼，你做了，也是貢獻。很多時候我們看一篇文章，不放在之前文獻的角度，根本看不出這篇文章牛在哪裡。就好像昆汀的《無恥混蛋》，你對文獻沒把握，你也不知道他在敘事方面有什麼創新，而這部電影之後，類似的敘事方式就有人去follow，這就是貢獻。
最後，動手。以上的這些東西，你不動手，天天拍腦門，恐怕還是不行。一個想法究竟是否可行？恐怕你得先拿到數據看一下pattern是否支持你的想法。或者直接replicate別人的文章，親手做一遍，有些好想法說不定也來了。很多想法並不是一下子想到了就去做的，而是做的過程中才想到的。

預警：這篇回答非科普向，對實證研究的方向可能也沒太大價值。

大約是3年前，我對蘋果電子書的「Agency Model」的定價很感興趣，因為之前Amazon一直採用「Wholesale Model」，也就是書商定一個批發價，然後亞馬遜定一個零售價這種經典的方式；而蘋果則打破了這個模式，採用按照比例分成的方式和書商分享收入。

這是一個典型的產業組織的問題，如果允許非線性定價，Wholesale Model是一定優於Agency Model的，事實上ibook介入電子書市場之後，電子書多了一個強力的競爭者，價格反而上升了20%-30%左右。後來美國的司法部還告蘋果和六大出版商串謀，後來庭外和解。

這個模型的原型一兩個小時就能算完，用卷福的話說，是一個Child"s Play.

但是在2017年的REStud的Accepted Paper上，赫然看到了： The Agency Model and MFN Clauses。

也就是說這個Child"s Play 發表在了Top 5，Review of Economics Studies上。看了一下全文，這篇文章的確不是REStud的平均水平，要低一點，如果發在Rand Journal of Economics上也在兩可之間。但是即便如此，這依然是一個很好的案例——因為一個非常好的想法和機巧的模型發表在很好的雜誌上，這個很正常，但是把這種看上去和算起來都似乎平淡無奇的模型搞到發表到頂尖雜誌的水平，才是真正的實力。

這篇文章的打磨主要集中在以下幾點：

只有Agency Model是撐不起來一個REStud的，於是作者又加了一個料：最惠國待遇。這個還真的和蘋果的案例有關：因為蘋果的案例中，蘋果就享有最惠國待遇——也就是書商給其他的零售商什麼價格，蘋果最高就只支付這個價格。而在美國司法部狀告蘋果的這個案例中，這兩件事情確實是放在一起討論的。
最古老的雙邊壟斷的供應鏈場景是玩不出太多花樣的，於是作者加入了在供應商和零售商雙邊的不完美競爭，不得不說這個不完美競爭加的是個亮點，雖然沒有原創性，但是用的很好，是格倫威爾2013年一篇文章的成果。
作者的幾個proposition不算出乎意料，但是最惠國待遇和agency model還是擦出了一些火花——沒有最惠國待遇，agency model會提高消費者剩餘，但是有了最惠國待遇，消費者剩餘可能下降。既契合了現實——蘋果的定價策略讓消費者受損，又對內在的機理提供了解釋，並不是agency model本身如此，而是agency model和MFN一起導致的。
作者一邊說著自己的模型很普適——在函數的設計上和競爭方式的設計上也確實算普適，但是他關鍵的假定是線性定價，這一點他並沒有很好的去合理化的解釋，而是當作一個默認的假設忽略掉了——無他，如果是採用兩部定價或者更一般的非線性定價，整個模型會變得毫無意義，怎麼玩都是社會最優。

所以這篇文章對論文選題有以下幾點啟發：

從現實中找idea，要注重觀察細節，分辨哪些細節是值得建模的，哪些不是。比如如果只把目光聚焦在主要的Agency Model上，這文章撐死了就是IJIO的水平，但是加上最惠國待遇（MFN），不但更加貼近現實，也增加了模型複雜度，並且結論也更加有趣了一些。
主框架可以傳統，但是對細節的建模要新穎，比如如果援引經典的不完美競爭模型，那麼其實也沒什麼新意，RJE上的一系列文章已經把這個方向說盡了，但是援引了格倫威爾的2013的新方法就沒有這個問題，一方面更加的cutting edge，另一方面避免了撞車。
要解放思想，只要有文獻之前用過這個方法，就要敢於應用。這個文章里，純線性價格是關鍵中的關鍵。如果能找到理由支持，則用之；如果不能找到，那麼就引幾篇用了類似假設的論文當慣例就可以了。

慧航老師說的是行業頂尖的人物如何發現新的突破點的，找到新的領域，開山創教。

我覺的對於普通人（因為要寫本科碩士博士畢業論文才會去寫論文的那些...）來說：

1。首先要認識到自己的智商和那些學術圈熟悉的名字的差距不是0.5或者一個標準差的區別，而是好幾個十幾個標準差的區別....

2。讀很多很多文獻，畫出這些圓

3。一般大家都會努力的找這個小小的空白，但是很難找：

4。這時候你可以考慮一下：

比如說期權市場，期權定價很多人做過了，股票市場更是被翻來覆去的研究，你就可以做一下期權和股票市場的聯繫啥的比如說銀行次級債很多人做過了，但是CRM 剛出來，你就可以做CRM + 銀行次級債....

斯坦福大學的Charles Lee曾在所在院系訪問，做了好幾場的seminar和workshop。期間傳授了不少他做學術的的心得。

多了解社會、市場怎麼實際運行。他說他的好幾篇文章是從讀USA Today得到的想法。不僅是新聞，還要深入了解細節，最好直接與市場的實際操作者了解情況。他博士生時研究hedge fund，當時這個領域還是一片混沌。他跟他導師申請資金，直接跑去佛羅里達，敲一個當時頂級的沖基金管理者的門。那個管理者接納他，並且很開心地說，你是第一個來找我了解情況的學術界人士。

若是對某一領域感興趣，熟悉它的實際運作，再想想有趣的重要的問題，最後去找論文，看看已有的學術研究是怎麼回答該問題的，再決定做不做，怎麼做。

我自己的體會是，從現實出發比較容易碰到重要的問題，但怎麼問出好的問題呢？Charles Lee講完這條心得之後，我院一個教授就說，因為你是Charles Lee，所以你很容易就看到重要的東西。但我們不是啊！

還聽過一些editor，associate editor傳授經驗，有以問題為導向的，有以文獻為導向的，有注重技術細節的，有移花接木應用其他領域研究方法的。不一而足。牛人總是可以將球踢入網中。

來源： 經濟學實證研究如何選題？（轉） - 學術道德監督 - 經管之家(原人大經濟論壇)

何曉波中國經濟學教育科研網 2015-07-28

如果你想選擇一個好的題目，那麼你要對自己和後人負責。如果你只想選擇一個不太糟糕的題目，那你只需要對自己的興趣負責。一個好題目和一個普通的題目，差別僅在於此。

我曾經給學弟學妹們講過，應該如何在龐雜的文獻中找尋自己未來的研究方向。其實，這些經驗完全都是在不斷的文獻積累中獲得的。每當你讀新文章時，你都應該問自己，它到底做了什麼貢獻。

我是一個半路出家的研究人員，所以對某個細分領域的認識基本是空白。碩士階段的閱讀完全靠興趣，沒有系統性。我開始系統地閱讀文獻是碩士最後階段和博士的第一和二年。在那些年裡，我每個月，甚至每天的閱讀量都是驚人的。連我自己都很難估算曾經讀了多少論文和手冊，因為每天都有源源不斷的Working paper產生。

按照大致的細分領域分類，我把論文列印並放入文件夾。後來，Working paper有了Email提醒，這些分類工作就簡單了。我從Handbook、Journal of Economic Literature （JEL）、Journal of Economic Perspective （JEP）中找出前人的文獻綜述，按圖索驥查到文獻的發展脈絡。再通過文獻索引查出目前最活躍的作者，根據作者的個人網站查詢最新的文獻綜述及前沿研究。然後，將這些作者定為重點關注者，嚴密監控他們的最新研究。就這樣，我開始熟悉各類期刊，熟悉作者，熟悉本領域的研究，甚至熟悉作者和期刊的八卦消息。

這一套方法並沒有師傅教，如果一定說我是從哪裡學來的——那應該歸功於我的母親。她曾經帶我去過圖書館，告訴我圖書分類的重要性。她曾給我看過她的讀書筆記，還有她所做的資料分類。她懂得這些完全是工作需要，在我童年時代，我的母親是一所國企的人事科科員。她對檔案管理的熟稔和對人名、數字、年份的敏感，都給我留下了深刻的印象。也許，我最大的天賦就是遺傳了她的記憶力。對作者名字、期刊名字、頁碼、發表年份的記憶力有時候也可以判斷一個人是否適合干科研這行。

要找到好的題目，必須了解本領域的發展，還要理解為什麼有些問題有人做，有些問題沒人做。那些沒有人碰的題目到底是受制於數據還是方法，你本人有能力解決這些嗎？如果可以，當然，恭喜你，你找到了捷徑。但事實上，別人做不了的，恰恰也是你做不了的。

那麼退而求其次，是否可以選擇一些自己有能力應付的題目呢？答案是肯定的。只不過，這類選題遠遠不能達到你的期望值。你可能寫出一篇不錯的習作，卻難以對文獻有所貢獻，也難以在更高的平台上展示研究成果。

目前的實證研究，大體有三類選題導向：問題導向，數據導向，方法導向。第一種導向，層次最高，初學者往往難以做到。所以，我覺得能做到數據和方法導向，也已經是非常難得的。在燈光數據普及前，對增長的研究常常受困於內生性問題。現在數據多了，又有了RD方法，解決內生性的難度就相對降低了。如果有一天，人人都有燈光數據，人人都會RD，那麼以什麼衡量論文的好壞呢？當然是選題，也就是把數據和方法應用到哪個方向上去。好比說，人人手裡有一個戰鬥力裝備一樣的機械化師，他們在戰場上到底戰績如何，完全就得看指揮員把它們配置到哪裡。

我們大多數人都難以把問題、數據和方法三者兼顧，也就是說一篇論文誕生後，三個方面總有缺憾。這時，我認為問題是第一位的。審稿人和編輯對一個重要的、稀缺的問題，多少會表現得寬容些。

現實中，不少論文是數據驅動的。往往作者獲得了一些寶貴數據，然後下決心要做一篇雄文。這當然不是什麼錯誤，我們很多人都有類似的想法。在大數據成為熱點的今天，如果研究者所佔有的資源中包括了稀缺數據，那不加以善待和利用，簡直就是犯罪。所以，數據驅動型的論文本身沒有錯。如果有錯，就是數據擁有者沒有把故事說好，沒有sense，沒有把問題研究透。

人，都是有惰性的。數據優勢太大時，往往會忽略問題的重要性。選題時也往往會片面強大數據的獨一無二，而輕視了經濟學研究的基本要求。我們拿數據做分析，歸根到底是為了理解經濟體的運行規律和人做選擇（決策）時的規律。稀缺數據可以給予實證分析更精確的答案，更多因果性的結論，還有更多深層次和異質性的啟示。如果做不到這些，那麼即使手握寶貴數據，也難以選的好題目。

「你們不要總是想搞個大新聞」，這是一句網路上流傳很廣的名言。我想借用它來結束今天的討論。總想搞個大文章，結果很可能是搞不出來。電影《模擬遊戲》中有句台詞，大意是「那些不被眾人看好的人往往取得了誰也想像不到的成就」。我們的選題大抵也是如此，你可以懷揣大文章的夢想，但應該從那些不起眼的問題入手。

上一次談及選題，把學術討論寫得像情感類文章，結果有讀者提出看完全文還是不理解如何選題。

實用教程

上次講的是原則和情懷，既然現實中大家對「術」的需求大於「道」，那麼我也厚著臉皮，說說某些具體的建議。當然，這樣的文字就會很枯燥。

首先，選題要在大量閱讀的基礎上。特別是要對本領域主要作者和他們的合作者足夠了解，這種了解包括知道他們的working paper和work in progress。因為有些寫作團隊速度非常快，如果你不了解不關注，等你下決心寫一個論文，還沒有到一半，他們的文章已經掛到網上去了。所以，大量閱讀除了可以提供堅實的文獻基礎，還可以避免選題撞車。這是一個挺重要的原則，我想放在第一位與大家分享。

其次，選題要符合作者的能力。有些論文不是年輕人輕易能駕馭的，這個事實我們要承認。縱然制度與增長是一個很好的話題，縱然歷史演進與增長是一個很有趣的角度，但我們可以想像一個年輕的學生去寫，結果會如何。這是老師通常說的，選題不要太大的原則。但我也要補充一句，學生是否絕對不可以碰這類題目？我覺得，答案也是否定的。如果一個學生確實有很深的文獻功底，又有很好的數據，完全清楚寫出來的論文會是什麼層次和質量，導師應該放手讓他去嘗試。

再次，選題要有自己的態度。所謂自己的態度就是在前人的基礎上，你得明確自己的貢獻，對過往研究有準確的評價。這個評價必須是客觀公正的，在批判前人的時候注意措辭。批判是需要的，但鑒於審稿人可能是你批判的對象，所以要對事不對人。凡是涉及到批判的部分都要有根據有禮貌。如果選擇了一個老生常談的題目，那麼態度就很要緊。如果你沒有態度，那麼審稿人會認為這個文章沒有什麼貢獻和進步，屬於邯鄲學步，審稿結果就很可能是負面的。

最後，（實證）選題最好有「源於生活，高於生活」的因素。如今的研究五花八門，數據新奇，思維開闊。這些當然不是壞事，但我覺得源自生活的選題，可能會更好一些。比如，我們研究過度教育或者教育與崗位錯配，這些都是很貼近生活的。再比如，我們研究放開二胎生育對婦女的勞動參與率影響，也是很切合當下實際的。我們還致力於研究污染對人行為的影響，這更是我們切身體會到之後，才逐步嘗試用數據和模型來刻畫與解釋的。

總結，也是一個小小的題外話。很多人覺得選題特別難，因此也不太願意分享自己的想法。特別是，自己發現了一個不錯的方向，人往往不自覺就「保密」起來。

我的看法恰恰相反，除了特殊的有保密協議的數據我覺得可以保密外，選題和思路完全不需要過度保密。如果需要保密，說明你不自信。好的選題，別人聽過，也未必能輕易拷貝。所以，當別人和我交流的時候，只要對方問，我都會幫忙出主意。

如果他們需要知道我最近對某些問題的思考和選題參考，我也會說。大家都覺得好，可以合作。

如果我沒有做一個選題，但對方聽了之後覺得好，回去之後著手去做，也做出了好結果，我同樣會很開心。畢竟，從文獻總量來說，我也間接做出了貢獻。

如果選題存在競爭關係，比如我在做一個選題，別人知道了，拿去做，做得超過了我，那也是很正常的。假如在世界另外一頭有人做著與你同樣的選題而你全然不知，其結果與前面的例子也沒多大區別。

有很多選題可以分享，說明你的思維沒有枯竭。靠保守秘密，靠自己護著選題，其實已經輸了一大半了。

想要具備挖掘有意義的論文選題的能力，最關鍵的就是要對於這個學科的整體的框架以及當前的研究進展有比較好的理解，只有對於整個框架好好的理解，而且能夠準確的把握住當前學科的發展趨勢，才能夠真正的找出有價值的選題。

少俠與其說想要挖掘有意義的論文選題能力，不如說如何挖掘創新類的論文選題能力。
直接上乾貨：
TED演講集中字版：偉大創新的誕生
有意義和創新的事物的挖掘都是有據可循並存在相同之處的。
1.有意義代表的就是不同，別人都研究過了的東西，
您在研究就是沒意義的。所以第一步就是要培訓自己反傳統，
多角度的發散性思考習慣。舉個例子：
比如大家都會想研究「P2P網貸風險監管「這類的問題時，
你就要從相反的角度去重新思考，如P2P網貸的經濟優勢應用研究。

2.改變思考模型，試著從1-2-3-4的序列變為3-2-1-4

4.計劃性思考，尤其在經濟類論文選題的過程中，你要學會每一個創新步驟的實行計劃。

5.頭腦風暴。

6.討論

7.確定

從本科生角度出發，你可以對金融的一些新視覺入手，找到感興趣的東西。把基礎知識應用進去，能夠闡述問題，得出結論。研究生的話，就要利用模型，數據去論證你要表達的論點。博士生么就準備好從一個領域的一個分支中的一個觀點去論證一個領域。

經濟論文——在對經濟領域中的問題進行探討和研究之後，表述科研成果的文章。經濟論文是對經濟學領域的研究成果做出的的結論性總結。撰寫經濟論文目的在於，在經濟學、金融、證券、貿易等相關理論指導下，從宏觀和微觀的兩個角度，分別對社會生活中的經濟現象、公司企業的典型案例等加以深入分析，繼而得出理性的結論，並提出具有建設性的意見和解決方案，不斷擴充經濟領域的學術理論，擴大經濟學研究範圍和領域，可以學以致用，去解決社會經濟發展中的實際問題。更重要的是，撰寫經濟論文可以使作者開拓思路，提高認識水平，論文將體現出很高的學術價值和實際意義。同時，一篇優秀的經濟論文還可以使作者的學術成果、具有開創性的思想觀點得以展示和傳播，與經濟學界同仁、廣大讀者互相借鑒，有助於擴大作者的知名度以及在業界、學術界的影響力。

觀點新穎；論據充足，分析深刻，獨特，周到；現實實用意義大，影響強，逼格高。

比如經濟學論文選題要切實結合中國的實際問題。雖然國外經濟理論發展比較完善，但如果直接拿來用於分析中國的經濟問題，問題很可能無法得到解決。中國的經濟發展與市場狀況有其自身的規律性，只有結合中國市場經濟的特殊狀況才能找出研究經濟問題的有關變數，從而進行問題的進一步分析。