那么欧美经济学期刊所刊登的论文采用了哪些研究方法，我们以《美国经济评论》（AER）、《经济学季刊》（QJE）、《经济学杂志》（JPE）、《计量经济学》（Econometrica）和《经济研究评论》（RES）五大期刊为例。缩减形式之所以在经验研究中占据如此重要的地位，除了高质量数据往往很难获得之外，另一个可能原因是待解决问题涉及的相关经济学领域缺乏成熟理论模型，导致经验研究工作无法采用结构模型进行估计，如制度的相关研究。对于五大期刊在最近10年间的这些特征，笔者认同哈佛大学阿里·温恩（Ali Wyne）在《经验研究与心理学：八位世界青年经济学家谈各自研究领域的发展方向》一文中的观点，即八位青年经济学家都认为，经验研究的分量将越来越重，因为未来各种宏观和微观数据获取难度将继续下降。
关键词：经验研究;研究方法;估计;识别;验证;五大期刊;主导地位;发展趋势;经济学研究;理论研究
伴随中国经济快速发展，经济学研究也在不断进步。随着时间推移，经济学论文采用的估计手段和技术越来越复杂，而这些研究方法多借鉴欧美国家的经济学论文。那么欧美经济学期刊所刊登的论文采用了哪些研究方法，我们以《美国经济评论》（AER）、《经济学季刊》（QJE）、《经济学杂志》（JPE）、《计量经济学》（Econometrica）和《经济研究评论》（RES）五大期刊为例，探讨2003—2012年主要英文期刊论文所用研究方法的发展趋势。
如果以论文中是否采用经验研究方法来划分，五大期刊中的论文可以被笼统划分为经验研究类和理论研究类。经验研究类论文占比从2003年的40%增长到2012年的50%，10年增长了10个百分点，而相应的纯理论类论文占比则下跌了10%。值得一提的是，Econometrica和RES一直是理论研究的阵地，近年来也刊登了不少理论和经验研究方法并重的论文，这反映出经验研究的重要性正逐渐得到重视，在论文中运用经验研究方法变得更为流行。其背后的原因是什么呢？有学者认为自有数据的获取变得容易是一个重要原因。有了相关的数据，验证理论是否成立就可行了。由此可见，好的经济学研究不仅限于纯粹的理论推导和数学模型，运用经验研究的方法联系实际，验证模型和发现问题也能作出一流的论文，并且，从目前的趋势来看，这有可能是未来经济学研究的主流。
经验研究又可以分为缩减形式和结构模型两类，前者以统计方法来验证某一外生变量对于另一变量的影响，比如普通最小二乘法；后者则是依据理论模型推导得出各变量的相互关系，然后估计系统内的所有参数。显然，结构模型更为复杂，对数据质量的要求也高，其适用范围就要受限于数据的可得性。尽管从发展趋势来说，采用结构模型的论文数量也在不断增加，由2003年的7篇增长到2012年的23篇，但是缩减形式占经验研究的比例始终高达80%甚至90%。缩减形式之所以在经验研究中占据如此重要的地位，除了高质量数据往往很难获得之外，另一个可能原因是待解决问题涉及的相关经济学领域缺乏成熟理论模型，导致经验研究工作无法采用结构模型进行估计，如制度的相关研究。不过可以预见，采用结构模型的论文在未来将会继续增加。
占据经验研究主导地位的缩减形式，可以进一步分为几个大类：传统方法如普通最小二乘法、面板数据基本方法和工具变量法等方法，实验类方法如田野实验、实验室实验等方法，除此之外还有倍差法、匹配和断点回归等方法。传统方法一直以来都是经验研究中最常用的方法，2003年占经验研究论文的比例高达2/3，至2012年这一占比仍超过50%。可见，在经验研究中，新技术、新方法固然很重要，但是传统方法并没有失去其主导地位。顶尖的五大英文期刊刊登的经验研究论文往往并不艰深，相当数量的经验研究论文采用了较为简单的识别方法来处理问题。由此可知，重要的往往不是识别方法是否够复杂，而是采用的方法能否很好地解决问题。当然，精巧的识别策略（如自然实验和断点回归等）有助于把经验研究做得“干净”，但是在精巧的识别策略难以实施时，找到能够解决问题的传统方法也能作出一流的经验研究论文。因而，在经验研究过程中，与其把重心过多地放在识别方法上，不如将问题摆到与方法同等重要的位置。
最近10多年来，一些之前在主流期刊上很少出现的方法快速增长，比如实验类方法中的实验室实验，在2009年之后已成为除普通最小二乘法、面板数据基本方法和工具变量法之外占比最高的方法，占五大期刊经验研究发文总数的比例已达10%以上；自然实验、田野实验、倍差法、匹配和断点回归等方法在2003—2012年间虽然占比有波动，但总体上处于上升趋势。到2012年，这五个类别占经验研究论文总数的加总比例为17%，是2003年8%的两倍多。由此可知，这些新方法已经被主流期刊认可，为经验研究注入了新的活力。
对于经验研究来说，问题与方法同等重要，方法服务于问题所需，好的经验研究方法不一定是寻求艰深复杂的数学方法，但必定是找寻对所研究问题而言最利于得到可行精确估计的方法。不可否认，评论网复杂的经验研究方法有时能比传统方法得出更精确的估计，但前提是需要满足其假定条件。如果不明白这一点，只是简单使用前沿的研究方法而忽视了所研究问题的性质和需要，这样的经验研究就不具有很大的价值。当然，经验研究的复杂性在很大程度上还取决于数据收集的难度、研究设计的精巧以及排除特定机制的技巧等。
对于五大期刊在最近10年间的这些特征，笔者认同哈佛大学阿里·温恩（Ali Wyne）在《经验研究与心理学：八位世界青年经济学家谈各自研究领域的发展方向》一文中的观点，即八位青年经济学家都认为，经验研究的分量将越来越重，因为未来各种宏观和微观数据获取难度将继续下降。并且，计算机技术的飞速发展使处理这些数据成为可能，因此经验研究将比理论研究发展得更快。未来丰富的数据有助于研究者估计模型的具体参数，经验研究将有可能验证详细的理论假设及结论，经济学的研究工具很可能会变得更为“经验化”。
