凡是搞计量经济的，都关注这个号了
邮箱：
[email protected]
所有计量经济圈方法论
丛的code程序
, 宏微观
数据库和各种软
件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问
.
避免直接拒稿：必做与禁忌清单
如果你觉得前面的内容过于冗长或繁琐，不妨直接翻至文章末尾，一览避免直接拒稿的80项要点和忌讳。
近年来，向学术期刊提交的稿件数量急剧攀升，随之而来的是直接拒稿率（desk rejection）的上升——即在审稿流程的初期阶段就被驳回的稿件比例。以JIBS为例，大约65%的提交稿件在初审阶段就被直接拒稿。换言之，向该期刊投稿的作者中有近三分之二的人将看不到他们的稿件进入领域编辑或审稿人的评审视野。显然，每位作者都不愿收到拒稿通知，尤其是当遭遇直接拒稿时，他们可能会感到自己的作品甚至未能通过同行评审获得公正的审视。
随着投稿数量的增加，稿件的整体质量也在提升。这不可避免地推高了直接拒稿的标准。若不如此，将导致编辑团队及其依赖的合格且敬业的审稿人面临过重的负担。事实上，在所有科学领域，潜在审稿人越来越频繁地拒绝审稿邀请，这进一步加大了编辑团队直接拒稿稿件的压力。
通过直接拒稿阶段至关重要，因为即便稿件最终未被接受发表，领域编辑和审稿人的意见和建议——他们无疑是各自领域的专家——在对稿件进行改进以提交至其他期刊时，可能具有不可估量的价值。直接拒稿与审稿过程中后期的拒稿有本质的不同，它们的目标和过程迥异。审稿编辑独立决定稿件的命运，而同行评审则是一项共同责任。审稿编辑的工作量迫使他们依赖某些启发式方法来做决定，因此他们会特别关注一些关键要素，这些要素的缺失往往会导致直接拒稿。
在这篇社论中，我们将这些关键要素归纳为两大类：
（1）有效的沟通，（2）理论与方法的严谨性。
我们旨在传达审稿编辑在决定是否将稿件推荐至下一阶段时所关注的内容。我们的提示和实用的建议在附录中进行了总结，还提供了一份包含80个问题的“应做与避免”检查清单。这些建议和推荐基于2016年至2024年间JIBS的4000多份直接拒稿案例。我们提供的许多建议和recommendation同样适用于国际商务研究的广泛领域。
审稿编辑肩负着重要使命：（1）为领域编辑、审稿人以及投稿作者节省宝贵的时间、注意力和精力；（2）维护期刊宗旨所体现的专注度和完整性。直接审稿机制的核心目标是评估提交的稿件是否契合期刊的适用性、质量和贡献标准。在判断稿件是否满足这些标准的同时，审稿编辑还负责确保审稿过程的公正性，具体包括避免偏见、伦理失误和错误，并在合理范围内顾及作者的关切或请求。更多相关信息可以在JIBS的审稿人指南中查阅。
直接审稿的首要步骤是审阅投稿信cover letter。尽管不是强制要求，但许多作者仍会提交投稿信，用以阐述稿件的独特之处，例如在构建研究问题时所采用的创新方法。投稿信同样可以提出特殊请求，比如希望由熟悉特定分析方法的审稿人进行评审。我们建议作者提供必要的信息，如曾经阅读并评论过该稿件的人员名单，以避免影响审稿过程中的双盲同行评审。作者还应告知审稿编辑，如果他们或合作者有其他稿件或已发表文章与本次提交的稿件主题相同或使用了相同的数据集。建议作者提交一份详细的对比概述，阐明本次提交稿件与作者现有工作的相似之处和差异（有时称为原创性矩阵），以助审稿编辑评估稿件的独特贡献。我们期望作者与编辑之间保持透明度。审稿编辑的目标是避免I型或II型错误，即不希望因直接拒稿而错失一篇可能成为高质量、有影响力的文章，也不希望将一篇几乎无望发表的稿件推荐给全面审稿，这不仅浪费编辑和审稿人的资源，也会让作者在无果的审稿过程中浪费时间。
审稿编辑在评估过程中发现，导致直接拒稿的问题存在一定的重复模式，因此他们会运用启发式方法进行评估。通常，如果稿件与期刊的目标和范围不符，就会遭到直接拒稿。对于JIBS而言，这意味着研究主题必须围绕国际商务，如编辑指南中所阐释的。
稿件应当从国际比较和/或跨境角度进行探讨。这意味着仅仅分析单一国家是不足以吸引本期刊关注的。同样，仅仅在研究中添加一些国家特定变量作为控制变量，也不足以构成对国际商务领域的实质性贡献。缺乏国际商务维度的单一国家研究是导致直接拒稿的常见原因之一。审稿编辑运用的启发法主要分为两个关键领域：（1）有效的沟通技巧；（2）理论与方法的严谨性。每个领域都包含了一系列应遵循的原则和应避免的错误，这些要点在附录中进行了总结。
撰写一篇优秀的学术论文是一个复杂的过程，它包括阅读相关研究、数据分析、构建意义、撰写草稿、反复修订、与同行交流、再次修订，直至接受作品的不完美之处。虽然稿件的质量与投入的时间成正比，但这种关系远非线性。重要的是，投入大量时间并不意味着稿件就自然值得审阅。许多直接拒稿的稿件，其根本原因在于作者低估了与读者进行有效沟通的重要性。以下是我们讨论的五个关键方面。
人类天生喜欢寻找模式、构建意义、讲述故事。一篇出色的论文能够讲述一个引人入胜的故事，这个故事不仅可信而且难以忘怀。无论是基于观察现象还是理论推演，一个好的故事对于学术理解至关重要，因为讲故事本身就是一种以构建意义为核心的认知活动。
认为只有使用访谈数据的论文才需要讲故事，这是一种误解。对于这类论文，讲故事是一种推荐的理论发展策略。同样，对于那些依赖二手数据的论文，讲故事同样是有效沟通的关键。这类论文往往关注统计关系，却缺乏对背后过程的深入理解。为了降低回归结果成为伪回归的风险，作者需要深入理解变量之间统计显著关系的背后原因。如果作者能够做到这一点，他们讲述的故事将远比那些仅依赖统计软件包的作者更加引人入胜。换句话说，一个显著不为零的系数从来不是故事的全部，而只是故事的一部分。这也是那些先分析数据再根据结果提出假设（即事后假设）的作者通常不擅长讲故事的一个重要原因。事后假设不仅不科学，而且会导致故事缺乏说服力。
那么，什么构成了一个好的故事呢？简而言之，是焦点。我们并不是指过分深入细节以至于贡献被边缘化。相反，最有价值的贡献往往是非常集中的。我们所说的焦点是指核心概念的清晰和简洁，只需几句话就能简明扼要地表达出来。关键信息应该用通俗易懂的英语表达，以便即使是非学术界的听众也能理解。准备一个15分钟的模拟演讲，并大声排练开头和结尾部分，这对于讲述一个集中而有力的故事尤其有帮助。
仅有焦点，并不能成就一篇优秀的学术论文。表达方式同样至关重要。精湛的写作技巧可以显著提升故事的吸引力。我们想强调的是，审稿编辑通常不会因为可读性差而直接拒稿——尽管稿件至少应该是可以理解的。然而，如果稿件粗制滥造，存在拼写和语法错误，图表标题与内容不符，或者参考文献不完整、不一致或不相关，这些都会令人怀疑作者在理论构建和数据分析方面的严谨性。作者需要投入时间来润色他们的稿件；即使是经验丰富的研究人员也会在这方面花费大量时间。糟糕的写作是可以通过仔细的语言编辑来改善的。
另一种常见的错误是试图在一篇论文中涵盖太多内容，导致故事过于复杂。这种情况通常出现在作者试图将不同的理论混合在一起时。审稿编辑往往不会推荐那些试图同时使用多种理论——如资源基础观、交易成本理论、种群生态学和制度理论——的稿件。每种理论都有其独特的假设、因果机制和边界条件，这些很难，甚至不可能整合到一个统一的框架中。其次，将多种理论混合在一起往往会导致论证复杂且缺乏明确的焦点。
还有一种错误是将研究的重点放在使用不同的方法或独特的样本来验证已经广泛研究的关系上。虽然这种策略可能在一些二线期刊中有效，但顶级期刊期待看到的是具有明确理论贡献和新颖性的研究，而不仅仅是新方法或独特样本的应用。展示一种关系在不同样本（例如，不同国家）或使用替代方法时仍然成立，只有在这些新方法或样本背后有非同寻常的理论依据时才会吸引注意。例如，如果一个特定理论主要在经济发达国家进行了检验，并且有充分的理论依据说明为什么该理论可能不适用于其他背景，那么将样本扩展到经济不那么发达的国家就具有意义。同样，对于作者试图基于使用新方法来“推销”的稿件也是如此。除了那些以方法为导向的期刊，如Organization research methods，大多数审稿编辑只有在方法元素具有有趣的理论意义时才会推荐这类稿件。
一个好的故事往往与时代紧密相连。管理趋势在不断变化，被视为合法的故事也在不断演变。过去，作者常常指出文献中的“空白”，声称发现了理论上的漏洞，并在引言中进行概述。他们的故事通常基于对理论X的方面A尚未被解决的观察。随着时间的推移，现象学研究变得流行，现在越来越多地被认为是作者可以从一个新的、有趣的、甚至奇怪的经验观察开始他们的故事。一个好的故事能够激发读者的兴趣，让他们好奇接下来会发生什么。它能够引发读者的思考：“这是个好主意，我怎么就没想到呢？”一种有效的方法是通过阅读会议论文和最近发表的文章的引言，来观察他们使用了什么样的“钩子”来吸引读者。
引言部分至关重要，它往往决定了一篇论文的命运。如果引言不够清晰，整篇稿件可能会面临直接拒稿的风险。审稿编辑在寻找的是一个明确的焦点、一个引人入胜的故事、有说服力的理论以及严谨的实证检验。虽然撰写高质量引言没有一成不变的公式，但这并不意味着这一过程完全是随机的。优秀的引言通常包含几个反复出现的关键元素。尽管顶级期刊上发表的文章引言可能因主题、方法、数据、研究领域、学术传统和研究发现的不同而有所差异，但我们仍可以探讨所有审稿编辑在阅读引言时都会寻找的几个要素。这些要素通常对应于我们建议构成引言的四个基本段落。
首段的任务是设定研究背景。它应该包括：（1）研究主题，（2）其重要性，（3）现有研究的概述，包括所使用的理论。撰写这一段颇具挑战，因为作者需要在有限的几句话内概括整个研究领域的当前状况。第二段则探讨我们对这一主题尚未理解的部分。这可能是由理论或现象驱动的。例如，尽管已有大量文献研究人们辞职和换工作的原因，但最近出现的“悄然辞职”现象尚未得到充分理解。阐释“悄然辞职”现象的重要性至关重要，因为它为整篇稿件的研究动机提供了基础。第三段描述作者打算如何解决这一问题，具体包括所使用的理论、数据的关键特征（如样本大小和国家背景）以及研究方法。在这一段中，作者还应简要概述研究发现。最后一段，即第四段，作者应将视角拉回到更广泛的话题——以我们的示例来说，即“悄然辞职”。他们需要展示自己的发现为何重要以及可能产生的影响。研究贡献应尽可能明确，不仅要重复实证发现，还要讨论其更广泛的意义。最后一段通常以对整篇稿件结构的概览结束。
一篇典型的管理期刊文章的引言大约600字，合理分布在上述各段落中。这意味着每段需要用六到八句话来精炼地表达内容。每段的首句和尾句至关重要。如果仅通过阅读这两句话就能把握段落的主旨，那么稿件很可能已经足够集中。实际上，一种检验段落是否紧凑有效的方法只读这些句子，忽略中间部分，看看核心信息是否仍然传达清晰。如果答案是肯定的，那么稿件就做到了集中，故事线也清晰明了。另一个测试方法是串联每段的首句。这样应该能形成一个连贯的故事，支持一条清晰的逻辑链。显然，成功的作者在撰写引言时会有许多不同的风格和方法。我们在这里描述的，是基于我们作为审稿编辑的经验，发现有效的引言所共有的特点。
设想你走进一个房间，那里聚集了你研究领域内引用率最高的十位学者，他们正在讨论你正在撰写的主题。当他们的目光转向你，你如何用话语吸引他们的注意？如果你告诉他们，你在数据中也发现了X、Y和Z之间的关系——这是他们已经分析过的内容——这真的能让他们印象深刻吗？如果你能够用领域特有的语言讲述一个有力的故事，使用那些带有特定含义和已知联系的术语，又会如何？关键在于，在通常建议使用自己独特词汇的基础上，你还需要用他们的语言来讲述你的故事。
作者需要深入掌握他们所在领域的语言。他们应该阅读经典和最新的相关主题文章，记住从稿件提交到最终发表之间存在显著的时间差。他们还需要通过其他方式保持对学术界最新动态的关注。参加学术会议是一个很好的途径——参与小组讨论、观察辩论、加入讨论，尤其是发表自己的论文——所有这些都能帮助你理解一个领域的发展趋势。在研讨会和网络研讨会中，话题、方法、术语在空中交织，这些都是了解读者的重要部分。尽管人工智能（AI）在许多领域取得了显著进展，但到目前为止，这一针对读者的方面还没有成功集成到现有的AI工具中。
了解读者期望的一个更正式的方面是理解核心思想的表达方式和格式。期刊对使用的字数有限制，作者需要严格遵守这些限制。审稿编辑有时会阅读比标准更长的稿件，但他们始终关注贡献与篇幅的比例。作者在提供参考文献时不应追求面面俱到。特别是当参考文献出现在句子中间时，会降低文章的可读性。审稿编辑对广泛的研究领域都很熟悉，他们会注意到随意引用，例如，用一篇文章或书中没有的内容来支持一个陈述，或错误的引用归属。不准确或过多的引用会对作者的学术形象产生不利影响，甚至可能导致直接拒稿。使用最新的参考文献很重要，因为如果提交的稿件的参考文献截止于15或20年前，这表明稿件可能已经过时。最后，虽然没有正式规则规定作者应该引用哪些具体作品，但如果引用的作品没有一篇是提交期刊发表的，可能会被视为与期刊正在进行的讨论脱节，从而引发适用性的问题。
在科学研究中，精确性至关重要。经济学、金融学、运筹学以及部分社会学和政治学领域通过形式建模实现了这种精确性。在社会科学，包括商业和管理领域，我们同样依赖于精确和明确的语言来传达思想。遗憾的是，许多作者在这方面并未表现出足够的谨慎。审稿编辑不会被空洞的术语或过分修饰的语句所打动。相反，这种语言的使用可能暗示作者对主题的理解不够深入，或者试图夸大其研究成果的重要性。
以下是七个实际稿件中的例子，以及我们对它们的批评意见：
-
例子
：“我们表明需要一个综合方法。”这种泛泛之谈几乎适用于任何主题，缺乏具体性。
-
例子
：“我们提供了X和Y之间复杂关系的细致图景。”尝试为复杂概念增添细节是无止境的，但这并非我们的目标。我们追求的是通过简化复杂性，同时不失其精髓，如E=mc²公式那样的简洁之美。
-
例子
：“经理们应该关心他们的国际人力资源职能。”这是一个显而易见的结论，无需研究即可得出。
-
例子
：“我们讨论了一些影响……一些？”这种模糊的表述让我们怀疑是否还有未被提及或研究的影响，或者作者是否对这些影响的确定性和解释缺乏信心。
-
例子
：“我们揭示了以前未解决的异质性。”如果作者确实发现了别人未曾注意到的重要内容，这值得赞赏。但如果这一发现不够引人注目或相关性不足，可能不足以发表。
-
例子
：“我们借鉴了……”这里的“借鉴”是什么意思？作者是指完全或部分地采用某个理论的元素，并将其与其他元素混合吗？
-
例子
：“子公司与总部之间的关系：来自X国的一些见解。”这最后一个例子涉及到构建有意义的标题。稿件的标题和图表的标题应该准确、具体，并传达有价值的信息。
最后，关于承认研究局限性的一点建议。并不推荐在稿件末尾详细讨论所有可能的局限性，这可能会让读者怀疑他们为什么要花时间阅读一篇作者自己也认为存在重大缺陷的作品。应该识别并讨论两种类型的局限性，但不一定将它们在文末单独标记为“局限性”。方法论上的局限性最好在方法部分解决，并解释采取的措施来缓解或克服这些局限性。理论上的局限性则应与从实证发现中可以得出的解释或结论直接相关。与其将它们列为局限性，不如将它们视为未来研究的方向，这些方向是由当前研究所揭示的洞见所启发的。
许多作者未能充分认识到摘要的重要性，这实在令人费解。因为一个精心编写的摘要不仅能够吸引潜在读者的目光，还能激发他们继续深入阅读的兴趣。而一篇被广泛阅读的文章，其被引用的可能性自然随之增加。在审稿过程中，摘要同样扮演着至关重要的角色——它往往是审稿编辑首先接触的内容。一个好的摘要应该包含研究主题和问题（即研究动机）、理论框架、作者所做的工作（包括实证研究的背景）、研究发现以及研究的意义和贡献。简而言之，摘要需要在有限的空间内传达丰富的信息。因此，撰写一个优秀的摘要既需要时间也需要细心，它绝不应该是作者在提交前匆忙应付的部分。遗憾的是，许多摘要过于技术化，晦涩难懂，除非读者已经通读了全文。
作者如何确保摘要内容丰富且具有说服力？一个有效的检验方法是尝试用该领域内的其他关键术语替换摘要中的关键概念。如果替换后的摘要依然合理，那么原始摘要可能就过于泛泛而谈，缺乏具体性和说服力。让我们通过一个具体的例子来说明这一点：
假设我们有以下摘要：“机构理论在国际商务研究中被认为是一个核心议题，对企业的国际化进程有着深远的影响。因此，采用不同方法、基于不同理论、运用多种实证工具的研究层出不穷。在本文中，我们综述了现有文献，对当前的研究方法进行了批判性评估，并指出了未来研究的可能方向。”
现在，如果将“机构理论”替换为“总部-子公司关系”，替换后的摘要如果依然读起来通顺，这就意味着原始摘要过于笼统，没有准确捕捉研究的独特性和深度。一个清晰、独立、信息丰富的摘要应该能够让读者即使不阅读全文，也能够理解研究的核心内容和重要性。
在撰写学术论文时，作者有时会将文献综述与理论部分混为一谈。文献综述的作用在于提供已有研究的概览，为整篇稿件搭建框架；而理论部分则要展示一系列基于基本假设的论点，这些论点通过逻辑推理引出一个命题或可检验的假设。简而言之，理论是用来阐释不同概念间关系的，它解释了事物之间的相互作用和依赖。然而，许多稿件在理论部分并未构建起基于因果关系的综合性理论框架，而仅仅是对其他研究者在实证研究中提出或发现的点进行概述。缺乏深入的理论探讨往往是导致稿件直接被拒的致命弱点。
理论论证的不精确常常源于作者对概念的泛化使用，导致论点之间联系松散。另一个常见错误是将不同学派的理论观点混为一谈，这不仅理论上不严谨，也会影响论文的逻辑性和说服力。正如前文所述，这种做法会导致论文故事线的混乱。审稿编辑作为领域内的资深学者，对各种核心理论之间的微妙差异有着深刻的理解。这并不是说稿件必须局限于单一理论框架内的狭窄论点，但结合多种视角确实是一大挑战。
此外，作者如果过度依赖引用来阐述自己的观点，也可能遭到审稿编辑的直接拒稿。与其借助他人之口来表达自己想要论证的观点，不如用自己的话来清晰、明确地解释理论机制。过度引用存在误解原作者意图的风险，因为引用往往是从更长的论述中摘取出的片段，可能无法完整传达其原意。
通常，作者还应避免在模型中提出包含多个关系的复合假设。例如，如果一个模型中假设A的增加会导致B的减少，并且这种A-B关系受到C的调节，这实际上涉及两个假设，而不仅仅是一个。复合假设本质上较为复杂，如果措辞不当，很容易导致理解上的混淆，这同样可能成为稿件被直接拒稿的原因之一。
理论贡献的核心在于清晰地揭示一系列机制，这些机制在逻辑上解释了变量A与变量B之间的关系。假设则是从这些因果逻辑关系中推导出来的，可以进行实证检验的预测。然而，许多作者将假设简单地呈现为一系列实证结果的陈述，这往往导致显而易见的结论——如此明显以至于显得多余。在这种情况下，审稿编辑往往会选择拒稿。虽然举例可以有效地说明论点，但它们不能取代清晰的理论论证。换句话说，多个轶事可能构成了数据，但数据本身并不能成为假设的依据。
假设应当对抽象概念之间的关系做出可检验的陈述。一个优秀的假设是经过适当理论化后的逻辑结果。由于理论关系本身往往难以直接检验，研究人员依赖于实证代理变量，例如使用专利申请量作为公司创新能力的代理，或用投资回报率来代理公司绩效。作者有时会从理论概念转移到代理变量，并就这些代理变量之间的关系做出陈述，却忽略了这些代理所代表的理论概念。通常，理论部分不应讨论测量问题（例如，使用代理变量的原因），这样可以保持理论部分的简洁性，并减少将支持假设的理论论证与用于检验假设的实证工具混淆的风险。
在国际商务领域，许多现象本质上具有多层次特征。例如，国家层面的变量，如国家文化差异，可能会调节较低层次的关系，比如团队领导者与团队成员之间的互动。当数据在国家、公司、团队和个人等多个层次上嵌套时，就需要采用多层次方法来分析每个层次的影响。真正的挑战不在于使用多层次分析方法，而在于发展与之相匹配的多层次理论。审稿编辑会寻找那些能够将微观和宏观层次联系起来的机制描述。如果这些机制没有得到明确阐释，稿件可能会被直接拒稿。为了避免这种情况，作者应确保他们讨论了不同层次之间的因果关系，并且这些讨论在理论构建和实证分析中都得到了充分的体现。
在学术研究中，除了清晰地界定理论论证的性质，对假设关系的实证检验应尽可能接近于对所提出理论机制的直接检验。这可以通过提供有力的理论论证和一系列实证检验来实现，这些检验旨在达到两个目标：首先，证明所理论化的机制在实证研究中确实存在；其次，排除所有其他可能的解释。排除其他解释与提供理论机制的证据同等重要，这一点应在研究设计和数据收集之初就予以考虑。
识别机制的方法多种多样，包括但不限于工具变量分析、自然实验或准实验设计、断点回归设计、差异中的差异分析、随机对照试验、倾向评分匹配以及纵向研究等。越来越多的作者开始采用多种方法来验证主要效应，包括定量和定性方法的结合，甚至运用人工智能（AI）技术。在所有情况下，清楚地解释为何选择特定方法、它解决了什么问题、以及它如何帮助我们更深入地理解理论机制至关重要。审稿编辑会仔细评估所使用方法是否足以检验提出的理论关系；如果答案是否定的，稿件可能会直接被拒。
尽管理论化旨在发展因果论证，但在实证研究中建立因果关系往往颇具挑战。因此，作者应谨慎使用因果关系的表述，除非他们能够通过实证方法对其进行检验。语言表达应精确，区分“关联”与“因果关系”。例如，应区分“政治风险的增加与外国直接投资的减少相关联”和“跨国公司增加的外国投资减少了其组织冗余”之间的差别。值得注意的是，虽然所有期刊都倾向于看到因果关系的证据，但通常也会接受仅表明关联的研究。
实证研究的核心在于通过代理变量来捕捉理论构念。然而，这些代理变量往往并非完美无缺。理论构念与实证变量之间的匹配对于确保研究的有效性至关重要，这一问题应在研究设计阶段就予以充分考虑和解决。
进行调查研究的学者通常会开发定制的测量工具，而其他研究者在使用这些工具进行后续研究时，必须确保这些工具在定义上与自己的理论构念保持一致。同样，基于次级数据的研究往往依赖于为其他目的收集的数据，这些数据中用于测量理论构念的变量可能只是不完美的代理。
一种检验代理变量是否与理论构念相符的有效方法是：将构念的定义和测量方式分别写在不同的纸片上，然后在不查看其他文本的情况下，自我审视这两者是否真正吻合。对于调查工具，仔细检查用于测量构念的每个条目尤其重要。例如，在研究Hofstede权力距离维度时，可以将Hofstede对权力距离构念的定义与其原始的测量条目进行比较。
审稿编辑通常能够敏锐地发现那些与理论构念相去甚远的代理变量，这种情况往往是直接拒稿的原因之一。事后提出的假设不仅会导致研究故事的混乱，如前所述，还可能导致作者在尝试将现有的测量工具重新适配到理论构念时，选择那些与构念相距甚远的代理变量。因此，作者在研究过程中应持续关注测量工具与理论构念之间的一致性，确保研究的严谨性和结果的可信度。
当审稿编辑审视论文的讨论部分时，他们主要关注的是研究的贡献度。仅仅提供一个对研究问题的有力回答并不充分。作者需要进一步展示这一答案如何对更广泛或更深层次的理论议题或实际现象有所贡献。通常，这种贡献被称为“影响”，讨论部分应理想地阐释研究结果的理解方式，即这些结果究竟意味着什么。如果未能将论文的贡献置于更宽广的理论背景之中，审稿编辑可能会认为该研究的贡献过于局限或不足挂齿。
描述理论影响是一项挑战，但做到这一点至关重要。一种提出理论影响的方法是思考现有理论需要做出哪些调整来解释所发现的实证结果。在阐述理论和实证影响时，应避免过度夸大，避免提出与研究结果不吻合的、过于激进的影响。总的来说：审稿编辑寻找的是研究问题、假设与整体理论影响之间的逻辑一致性；他们期待看到的影响是具有实质性的。
为了使论文更具说服力，作者应该清晰地展示其研究是如何填补现有理论的空白，或是如何为现有理论提供新的视角。此外，作者还应该讨论其研究结果对于实际应用的意义，例如对政策制定、商业实践或社会问题解决的潜在影响。通过这样的方式，作者不仅展示了研究的理论深度，也彰显了其实践价值，从而提升论文的整体贡献度。
-
我能否在2分钟内用日常语言简述我的论文核心故事？
-
若仅保留每段的首句与尾句，这些句子是否依然表达清晰？
-
我的故事是否集中、直接、避免不必要复杂性？
-
我的故事是否侧重于理论和实践，而非仅仅样本或方法？
-
如果我的故事包含方法或样本，我是否阐明了其理论重要性？
-
提交前，我是否进行了论文的同行展示？
-
我是否进行了15分钟演讲的大声排练？
-
图表是否在不依赖文本的情况下提供了实质补充？
-
我的引言字数是否控制在500到750字？
-
我能否用一句话向非专业人士解释这个主题的重要性？（请直接写出这句话。）
-
我的开篇是否清晰界定了主题、其重要性，并概述了现有认识？
-
若提取每段的首句与尾句，这两句是否连贯并吸引读者？引言的八到十句话是否足够吸引人？
-
我能否列举三位希望阅读此文的学者名字？
-
我能否解释选择这三位学者的原因？
-
我是否查看了编辑团队成员是否近期发表了与我论文主题相关的文章？
-
我的论文是否符合期刊建议的字数范围？
-
如果超出字数限制，我是否在附信中说明了理由？
-
我是否查阅了期刊的最新社论？
-
我是否查看了网站上已发表或待发表的相关文章？
-
我是否引用了该期刊发表的相关文章？
-
我是否阅读并遵循了期刊的风格指南来准备我的稿件？
-
我是否明确指出了文章的创新之处？
-
我是否使用关键词在提交的期刊中进行了检索？
-
我是否确保稿件中每句话的长度不超过两行？
-
我是否限制了缩写和首字母缩略词的使用？
-
如果使用了缩写，我是否在首次出现时给出了解释？
-
图表是否在不依赖文字说明的情况下易于理解？
-
我的表格和图表是否逻辑编号，并放置在文末，而非正文中？
-
摘要是否讲述了论文的完整故事？
-
摘要是否包含了主题、研究问题（动机）、理论方法、实证背景（如相关）、研究发现以及研究重要性（贡献）？
-
如果在摘要中用其他关键概念替换我论文的关键概念，摘要是否还讲得通？
-
我是否请同事在不知全文的情况下阅读了我的摘要？
-
文献综述是否清晰界定了我的研究问题？
-
我的文献综述是否集中于与我的具体研究问题、关键概念和选定理论视角相关的研究？
-
我是否确定了具体理论，定义了关键概念，并列出相关前提/假设？
-
文中引用的所有文献是否与句子内容紧密相关？（即，我是否避免了随意引用？）
-
我是否依据一个明确定义的理论模型？
-
我是否展现了有力的逻辑推理，而非仅依赖先前实证工作的引用来支持我的假设？
-
如果我结合了多种理论，我是否解释了这些理论的假设如何相互兼容？
-
我是否排除了对发现的其他可能解释？
-
我的假设是否有可证伪性？换句话说，我的假设是否考虑了不成立的可能性？
-
我是否避免了包含多重关系的单一假设？
-
我是否最小化了引用的使用，以构建我的论点？
-
我的假设是否基于理论论证？换句话说，我是否确保我的假设不是仅基于实证发现？
-
我的假设是否旨在检验理论（而非仅实证）关系？
-
如果我检验了调节/交互效应，我是否讨论了总效应的经济意义（例如，通过图表展示边际效应）？
-
我是否考虑了潜在的内生性问题？
-
我是否讨论了我的方法和测量如何适应于检验我所理论化的机制？
-
我是否描述了样本的获取方式？
-
我是否解释了样本的选取如何适合回答研究问题和检验假设？
-
我是否提供了观察和可能的子样本特征表？
-
如果数据嵌套，我是否采用了适当的方法来控制数据的嵌套结构？
-
使用多层次方法时，我是否报告了组内相关性？
-
我是否包含了相关性表？
-
我在分析中使用的每个实证代理是否与理论模型中的抽象构念紧密对应？
-
我是否解释了现有测量工具在本研究中的适用性？
-
如果我对现有测量工具进行了调整，我是否明确说明了调整的原因和方法？
-
如果因变量和自变量来自同一调查，我是否处理了共同方法偏差问题？
-
我是否提供了分析中使用的变量清单？
-
我是否在表格和图表中完整写出了变量名称？
-
我是否提供了所有变量的数据来源？
-
如果使用了AI工具收集数据，我是否对过程和编码保持透明？
-
我是否在文中引用了数据来源？
-
我是否提供了使用相同测量工具的其他学者的参考文献？
-
我是否讨论了经济效应的大小？
-
我的讨论部分是否清晰总结了研究结果？
-
我是否阐释了研究结果对现有理论的影响？
-
我是否避免了对研究结果影响的过度夸大？
-
我的理论影响是否基于实证结果？
-
我是否提出了未来研究的方向？
-
我是否讨论了研究结果对实际应用的意义？
-
我的研究问题、假设和理论影响是否逻辑一致？
-
我的贡献是否与更广泛的理论背景相连？
-
我是否在讨论部分引用了相关理论和实证研究？
-
我的讨论部分是否阐释了研究结果的实际应用？
-
我是否提供了清晰的结论部分？
-
我是否检查了文中所有引用是否列在参考文献中？
-
所有参考文献格式是否一致并符合期刊要求？
-
在与目标读者对话时，我是否承认了使用AI工具的局限性？
-
我是否透明地说明了在研究的哪些方面、何时以及如何使用了AI？
通过这些问题的自我审视，作者可以降低直接拒稿的风险，并提高稿件通过初步审查阶段的几率，这是通向发表之路的关键一步。
下面这些短链接文章属于合集，可以收藏起来阅读，不然以后都找不到了。
7年，计量经济圈近2000篇不重类计量文章，
可直接在公众号菜单栏搜索任何计量相关问题
,
Econometrics Circle
