论文写作的 3C：完整性、清晰性、可信性

“方法”小节的 3C

完整性

“方法”小节要实现 3 个目标，每个目标都涉及完整性的问题。

1. 要交代研究过程的 how、what 和 why。比如，论文涉及的所有测度值如果能放在附录中就很好。

2. 使得读者读完论文后，能够就本文的优点与缺点作出评价。

3. 提供充分的信息，让人家有可能重复本项研究，得出同样的结果。

清晰性

作者在清晰性方面经常出问题，比如，说本文所用的指标是对原有指标做了改进，却没讲清楚到底是怎么改动的，改动的依据是否充分。

可信性

1. 一定要交代为什么选取某个样本。

2. 最好简要小结一下本文采用的构念（Construct）的定义，然后再描述相关构念的测度指标。

3. 说清为什么要进行某种操作。比如，有多种可供选择的指标时，应说明本文除了最后选定的指标外，还考察过哪些其他指标，为什么弃用那些指标。

4. 一定要就模型设定和数据分析方法展开一些论证，比如同样对于面板数据，是采用固定效应模型还是采用随机效应模型？

“结果”小节的 3C

完整性

文章采用的分析单位、样本规模、模型的变量等，一定要阐述清楚。

清晰性

常见的问题是，有的作者没有把研究发现与起初的研究假设关联起来。有时候，你得出的结果不能支持假设，但是，不具有显著统计意义的结果，与期望值符号相反的结果，也是同等重要的。有的作者喜欢将这些不太理想的结果给隐藏起来，反而被审稿者逮个正着。

另外，对于不同的变量，这一段是按这个次序叙述的，下一段也按这个次序来叙述，也有助于文章的清晰性。

可信性

1. 要回答，为什么自己对结果的阐释是合适的。

2. 如果存在着多种指标、方法和模型设定方式，而作者只选了一种，就可能被批评为“摘樱桃”――挑选有利的结果来支持自己的假设。因此，最好要提供补充性的分析和稳健性检验。

3. 即使所得结果具有显著的统计意义，读者仍会问：那又怎么样？具有显著统计意义的效应未必是实际意义重大的效应。因此，可以做一些追加分析来表明研究结果确实具有实际意义。

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