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1、先说好话，夸到点上，批评到点上。

在哪方面的贡献。

2、但是存在哪些地方

理论机制不清楚：

应该写成什么样呢

变量测量问题（定量）；个案太复杂，变量强or弱？（定性）

能不能换个方法测

研究方法问题：样本不好，

参考文献问题：文献没有参考完。

3、如何修正

记住两个C和两个P：constructive、professional、careful、polite

批评是容易的，难的是建设性的批评。

对于实证研究，模型误设(mis-specification)、度量误差(measurement error)、内生性(endogeneity)是三个绕不过去的问题，从这三个角度去批评文章，基本不会错。但是，一份审稿报告如果只谈这三个方面的问题，只能说明你对文章没有更深的理解。更重要的是，一篇文章的模型形式应基于理论与文献，变量的度量应该是在研究之前已经充分考虑的问题，内生性的解决并不容易，有经验的作者不会在这方面一点也不考虑。

作为审稿人，我更愿意告诉作者这样一些信息：

1、他有一个研究中闪亮的地方，他没有意识到；

2、他遗漏了重要的文献

3、他可能能够找到某个数据，从而可以看看从X到Y的某个机制，甚至可以检验几种机制哪个更重要

4、从X到Y的机制不是作者所说的那样，在历史和现实中，故事是另一种可能性，更接近真实的制度背景；

5、在一篇学术论文中，不要将政策建议讲得那么多；

6、对于文章的引言部分换个写法，会使得他的工作更加重要和有趣。

一、尽量要求自己所提的建议是可以做到的，从而使审稿意见具有“建设性”。

1、我不会对一篇研究收入差距对某个事物的影响的文章说，收入差距是内生的，你应该用实验数据去做，因为用实验方法来改变收入差距，不说是不可能的，也至少是不道德的。

2、我也不会建议作者运用自然实验的数据来研究户籍的影响，因为我知道，随机地给农民工发放城镇户籍，这件事从来没有过。

3、关于内生性问题。首先克服内生性偏误是重要的，也是研究者应该努力去做的。但是计量经济学方法和因果关系识别在理论上并无直接对应关系。

计量的研究策略（包括实验方法、IV、regression discontinuity、propensity score matching、DID等等）都只是用来避免（或缓解）由遗漏变量或双向因果关系所产生的估计偏误的。

在使用了这些方法之后，研究者所看到的相关性更接近因果关系，而其是否真是因果关系，仍然需要看理论逻辑。

因此，我不认为运用OLS方法分析截面数据的研究就一定不好，事实上，只要研究策略得当（比如运用了实验或自然实验的方法），从而保证了核心解释变量的外生性，OLS恰恰是最好且有效的估计。

一些顶级杂志的文章也常某某OLS的基础上，运用一些研究逻辑来排除某些作用机制，从而更好地接近因果推论。另外，一些开创性的研究往往是从看相关性起步的，此类研究的重要意义往往在于提出了具有创见的问题，当然，如果能够用更接近于因果分析的研究策略，则是锦上添花。

4、不可以简单地从研究方法来判断研究的价值。方法是重要的判断标准，但恐怕不能作为唯一标准。

举个例子吧：党员到底代表什么？是能力还是权力？要回答这个问题，可以用同卵双胞胎数据，做一下双胞胎之间的数据差分，那么，同卵双胞胎的能力作为遗漏变量就被差分掉了。如果同卵双胞胎之间一个是党员，一个不是，两者之间的收入有差别，那说明党员的确不只代表能力。如果同卵双胞胎之间的党员身份差别没带来收入差别，那就只能说，通常在截面上看到的党员身份回报只是因为党员的平均能力更高而已。

最近，我审的一篇文章运用截面数据的OL 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 的审稿报告，不妨仔细帮作者找他文章中的错误，包括文字、格式与标点，更不用说表述上的欠妥之处了。

四、be polite

对于那些刚刚在职业生涯上起步的年轻学者来说，告诉他哪些地方可以做得更好就够了，审稿报告不需要任何形容词。

我总是觉得，有错是可以改的。只要不是明知故犯，更不能知错不改。

学者的基本职责是知识的生产和传播，而其方式无非三种：第一种是自己创作；第二种是培养学生，让学生延续自己的创作；而审稿则属于第三种，即通过帮助他人来生产和传播知识。

不管怎样，作为审稿人，不需要向任何人证明你比别人聪明，如果真要证明点什么，你就去证明，你的意见可以切实地帮助作者做得更好。我就是这样想的。

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