实证类论文总结
PART 1:结构相似
实证类文献结构大致为：
摘要
关键词
一．引言：包括①研究背景②文献综述③研究创新点和贡献④章节安排简介
二.理论与逻辑分析
该部分仍然以引用大量已有学术观点来体现。
三.数据来源、模型设置、变量选取与描述性统计
四．实证结果与分析
五．结论与讨论
讨论部分经常会包含政策含义或意义。
PART 2:研究方法和数据使用各有不同
研究方法归纳：
1. Probit估计：例如，当被解释变量是农户是否发生土地租出时，可以将被解释变量表示为“0”和“1”。
2. Tobit估计：例如，当被解释变量是土地租出面积时，由于大量零值的存在，便可以使用本估计。
3. OLS估计：只要有一个变量在指数函数的幂次上，就可以对变量进行对数转换，从而使其变为线性函数。
4. PSM方法：即倾向分值匹配（propensity
score matching）方法。我的理解是PSM可以检验变量选取中反向因果关系可能引发的内生性问题。
5. 中介效应模型：先识别出一组中间传导机制，再构建理论分析框架。例如，研究农地确权对农地流转的影响时，先识别出农业生产激励、交易费用、交易价格以及农村要素市场联动4种中间传导机制，再构建“农地确权—中间传导机制—农地流转”的理论分析框架，并采用数据进行实证研究。
6. 关于交互项模型的表达式例子
（1）未引入交互项模型
（2）引入交互项模型
其中，（2）中的
就是交互项。
数据使用归纳：
目前读过的实证类研究数据都使用的面板数据，在来源上主要分为两类：
1.间接来源数据：这些与研究有关的数据已经存在，既可以取自系统内部，也可以取自系统内部，研究者只需对这些原信息进行加工、整理。
比如，中国健康与养老追踪调查CHARLS。（China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS）。另外，我发现采用CHARLS调查的研究，通常将数据分为村庄和家户两个层面。
2.直接来源数据：这类数据往往通过调查和实验的方法直接获得。
比如，某科研小组通过分层聚类方法对农户进行抽样问卷调查获得的数据。
由于今天我还没有整理完之前的笔记，也并没有完全掌握最近接触的模型，所以先粗略归纳了最近阅读的三篇实证类文献，明天再把其他部分总结发出来。
