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硕士论文怎么写与范文(举例子:自然资源非市场价值: 原理及应用分析)

超级管理员 2022-04-21 17:08:22 论文写作 425 ℃

一、硕士论文深度的构成要素

  实际上论文的深度主要是由以下两个要素所构成:

  论文的观念是否独到。

  这要求你不能人云亦云,他人提出的观念,你在提出,是没有意义的。实际上这一点也属于立异里的。

  二、论文的观念是否经得起揣摩。

  这实际上,就和写议论文一样,你的观念要有经得起揣摩的证明进行支撑,对于论文来说,论文的证明一般包含一手资料、前人的研究结果的局限性、是否具有适用性。

  这两者结合,论文的深度天然也就达到了。

  因为自己对社科专业不是很熟悉,举一个其他专业的例子来加以说明。

  咱们都知道,企业都存在着职工流失的问题,并且也有了许多的研究结果,归纳起来,也无外乎企业内部原因及其本身原因。假如咱们也按照前人的路子去写,是永远都写不出来深度的。对于职工本身原因的离职是不可避免的,所以不加以考虑,只对前一要素进行剖析,要想有深度,能够从岗位上加以剖析,不同岗位的职工,离职的原因何在,结合原因提出对策。但是这种写法,仍然有人写过,不过和单纯的把职工单做全体剖析,也愈加具有深度了。这时分,深度也能够理解为对某一研究方向上的深度发掘。

  除了从研究方向上的深度发掘,此外,还能够从研究办法上的深度发掘,例如层次剖析法有着本身的局限性,其间的一点便是指标体系的构建需求有专家的支撑,但是专家会存在着个人的偏好问题,导致参考不同专家的指标体系去剖析,会得出不同的定论,这时分就能够结合神经网络模型,加以改进,也便是两种办法的结合。

  除了以上的两种办法以上,本文在写硕士论文最为推重的办法,便是追热点,写当下所发作的大事件加以剖析,例如“营改增”、“天津爆炸案”等。

  其实归根到底,论文的深度能够用一句话归纳,即写他人未曾写过的东西,一起你所提出的任何观念,都要具有必定的理论支撑,此外,剖析的内容还要能够透过现象看实质。

  透过现象看实质,问题要细化,多问几个为什么,层层推动。有了常识储藏,还需求多考虑,多问几个为什么?例如,怎样促进经济增加?恩,要什么推动立异,深化体制改革。然后呢?没了。所以文章没内在,没深度。怎样立异,怎样深化体制改革啊。咱们都知道立异,但是说不出来怎样立异就常识停留在一个很简单的层面,没有价值。

  三、硕士论文如何写出深度

  1.读许多的书是根底。

  理工科需求做实验,文科则需求阅览文献。肚子里没有东西必定写不出来好文章。天然也没有深度。问你一个问题怎样解决。然后就开端和政府领导说话似的,满是大方面。例如一部法令存在问题,怎样解决。有的人想到的只能是修正法令这种办法。底子不知道,除了修正法令还有其他许多办法能够用。没有常识储藏,思维太僵化,人云亦云,有何用?

  2.问题要细化,多问几个为什么,层层推动。

  有了常识储藏,还需求多考虑,多问几个为什么?例如,怎样促进经济增加?恩,要什么推动立异,深化体制改革。然后呢?没了。所以文章没内在,没深度。怎样立异,怎样深化体制改革啊。咱们都知道立异,但是说不出来怎样立异就常识停留在一个很简单的层面,没有价值。

  3.经得起时间的检测,坐得住冷板凳。

  我这几天看导师书的时分也在想,哎,教师翻译这些书得花了多长时间,多痛苦啊,将近1000页的书,里面夹杂着许多数学、经济学的东西。当初教师头发仍是白的,翻译完这本书头发就白了一半。真的,你费了那么多功夫,天天在考虑,不断问自己为什么,吃饭揣摩,睡觉揣摩,干啥都在揣摩这个事必定会有创意。其实,扪心自问一下,教师说你深度不深的文章,你究竟读了多少书,问了自己多少个为什么,花了多长时间。那天问教师最近在干吗,他说在写一篇标准必要专利的文章,然后趁便让我帮他搬他要看的文章,已经在打印店打印好了。恩,其时我以为也没多少,然后是一箱子。箱子大约厚50cm,a4纸。有中文,有英文。他都对于这个范畴已经研究这么深了,仍是在不停看,不停地考虑。咱们又究竟花了多少时间呢。

  四、硕士论文深度的四大方面

  1.经得起外行的“吵”和“炒”,即Cook and Attack. 当然首先能引起外行的关注,才干有吵有炒的前提。外行不必定仅仅看热闹的,科学研究存在千丝万缕的联系,突破学科边界,简单说,不管文理,都在哲学层次之下,谁都能够参加进来。外行抓住的点,熟行不必定能抓住,甚至不必定能理解。能经得起外行的吵和炒,除非干货,水分是藏不住的。

  2.经得起大同行的“推”和“敲”,即Strike and Knock. 大同行不会纠结某篇文章的具体内容,而是在同一个类似的研究范畴内,将文章引申,更准确滴说,将文章从“火”转移到另外的环境比如“水”中,只要真家伙才干一起饱尝住水和火的检测,才干承受来自全方位的击打而不变形。

  3.经得起小同行的“挖”和“玩”,即Dig and Playback. 小同行关怀细节,善于在前人挖的坑里继续深挖,一则有点活干,求得饭碗,二则安全,运气好的话还能够发现点剩余价值。坑也好,游戏也好,能让人玩不释手,不让他人觉得是“坑”人,就算厉害。

  4.经得起自己的“琢”和“磨”,即Think and Check. 这是好文章的底子,再怎样详尽,研究作业的底细只要自己最清楚,假如一个作业发表后,自己都不敢再想了,自己都不敢再做了,那可就麻烦了。好文章,他人能够不说好,但自己能想一辈子、检查一辈子,即使是个沙子,最终也会被揣摩成耀眼的明珠。
下面由一篇代表性的文章作为显示:
自然资源非市场价值评估的选择实验法: 原理及应用分析

[10] 引言

自然资源与环境除了能够为全社会提供许多市场价值的产品之外,还能够为社会提供诸多的非市场产品和服务,例如,动植物栖息地、自然景观、生物多样性等等。这一点已经得到广泛的认可[1]。自然资源的总经济价值由直接使用价值、间接使用价值、选择价值和存在价值构成[2];其中,后3 种价值属于非市场价值。自然资源与环境的非市场价值大多源于其提供的公共物品会产生外部效应,在纯粹的市场作用力下,这些价值难以实现[3]。至今,自然资源与环境的非市场价值的评估对经济学家而言,仍然是个挑战性的领域[4]。
经济学家常常用公众的支付意愿(Willingness to  Pay,WTP)或 受偿意 愿(Willingness  to  Accept,
WTA)来表达自然资源与环境的非市场价值,最常用的方法是陈述偏好法(Stated  Preference Method,
SP)[5]。这种方法在进行分析时有着共同的数据来源,即个人对于诸如“如果……你愿意怎么样?”或

“你愿意支付……吗?”之类的假定问题的回答。陈述偏好法中最为传统的方法是意愿价值评估法
(Contingent Valuation Method,CVM),CVM 通过被调查者对这些假定问题的真实回答来获取对价值的直接表达[3]。CVM 在过去的40 多年来得到了广泛的应用1);然而,CVM 在实践应用中常常面临一些困难和缺陷。比如,CVM 运用一次通常只能解决一种环境变化状态所引起的福利变化,而且只能解决环境质量整体一种变化状态的价值估计。然而,在实践中,环境物品都具有多重的属性,决策者更关心环境物品某种属性的变化和整体质量状况不同变化的价值估计[6]。
最近十几年,选择实验(Choice Experiments,
CE)被越来越多的应用于资源环境领域的非市场价值评估[7-9],被经济学家公认为是资源生态价值评估领域最具前景的方法。选择实验方法设计时包括的模型结构能将环境政策的生态结果表达得更为精确,并具有选择行为分析等特点[10],因而,该方法具备极强的理论基础[11];同时,该方法的结果是以既定环境政策生态结果的不同特征为变量的效用函数[12],这个结果在理论上很适合用于效益转移

(benefit transfer)研究[13]。选择实验不仅扩充了陈述偏好法的实践范围,而且克服了 CVM 中的一些缺陷。与CVM 不同,选择实验必须通过一些以个人行为和选择模型为基础的间接技术推断出货币化价值。经过近30 年的应用、提高和发展,选择实验目前已经成为北美、欧洲等地区发达国家最为常用和相对可靠的一种方法[14]。

[10] 选择实验法原理及发展

选择实验最初是由Louviere 等[15,16]发展起来的,最早被广泛应用于市场营销、交通经济学和公共卫生等领域[17]。其基本思想是创造一个假设的市场环境,通过问卷让受访者在几个备选项之间进行选择来得到人们对某一环境物品的偏好。问卷备选项由环境物品的一系列属性和不同状态值组成。选择实验需要精心设计选择任务,这个选择任务必须有助于揭示影响选择的各种因素[18]。而且,选择实验方法包括构建选择方案的统计设计理论的使用, 通过这个统计设计理论能够得到不受其他因素影响的参数估计。根据《使用选择实验评估环境》[18]一文,应用选择实验大致可以分为6 个步骤:①属性及
状态值的定义;②实验问卷的设计;③样本的选择;
④调研的实施;⑤数据的处理;⑥结果的分析。
选择实验的理论框架可以追溯到兰卡斯特[19]的特征需求理论和随机效用理论[20]。随机效用理论假定个体会选择备选项提供的幸福程度[21]或效用最大的那一项。选择实验通过构造选择的随机效用函
数,将选择问题转化为效用比较问题,用效用的最
认为Ui > Uj 时,选择 i 优于选择 j ,会选择 i 。同时, 因为个体之间的偏好是不一致的,对于这些属性所带来的个体效用的评估是不相同的,因此每个人的经济社会特征 S 也会影响效用。可以将效用函数分成两个部分:一个部分是决定性的可观测的,另一个部分是随机的不可观测的。这样公式(1)可以改写为[18]:
Uin = V(Zin, Sn) + ε(Zin, Sn) (2)
消费者 n 选择 i 而不选择 j 的可能性可由公式
(3)给出[18]:
P(i|C) = P{Vin + εin > Vjn + εjn,j ∈ C} (3) 式中C 是一个完全的选择集。为了估计公式(3),必须对误差项的分布进行假定。通常的假定是效用函数的误差项服从类型Ⅰ的极值分布(即Gumbel 分布)[18]和独立同分布[20]。因此,个体选择这里,μ 是一个规模参数,它规定了反映效用未观测部分方差的真实参数,因为不能通过数据集得到其数值因此通常正规化为1,意味着误差项方差不变。一般用多项分对数模型(Multinomial Logit
Model)估计此方程,并假定选择之间具有IIA 性质
(Independence from Irrelevant Alternatives),即对于每一个受访者而言,对任意两个备选项选择可能性的比率完全不受其他备选项系统效用的影响[22]。
一般假设可观测的间接效用函数 V(⋅) 是线性形式 V = β(Xn) ,其中 X 是可观测的属性向量,β 是待估计的参数向量。那么,假定两个选择备选项是 i 和 j ,模型这时变为[23]:
-μβ'(Xin - Xjn)


大化来表示受访者对选择集合中最优方案的选择,
1 + e μβ Xin
Xjn


以达到估计模型整体参数的目的。
假设效用取决于从某一选择集 C 中做出的选择,被调查者的直接效用函数可表示成如下形式:
Uin = U(Zin, Sn) (1)
式中对任意个体 n 来说,他的某个选择的效用取决于那个选择的属性 Z 的数值。当且仅当被调查者
可以通过估计参数值 β 从而得到间接效用值
V( ⋅ )。
在进行参数估计时,除了用多项分对数模型
(Multinomial Logit Model)进行估计外,常用的计量估计模型还有条件对数模 型(Conditional  Logit
Model)和混合对数模型(Mixed Logit Model),常用的


樊 辉等:自然资源非市场价值评估的选择实验法:原理及应用分析
2013 年7 月
1349


 


估计方法是最大似然估计法。混合对数模型
(Mixed Logit Model)的待估计系数是一个假设的分布,需要通过模拟估计实现。假设受访者 n 面临一个情形 t 下有 j 个选项的选择,这时适用的混合对
效用;V1 为初始状态的效用水平;V2 为变化后的效用水平。
如果间接效用函数是二次形式,可以通过解以
下方程得到补偿剩余[28]:


数模型(Mixed Logit Model)形式是:
V1 = a(1   Y) - a(2   Y 2) + b(Q1) = a(1   Y - CS)



式中系数 βn 的概率密度为 f ( βjn θ*) ,他表示由于人的个体特征所引起的不可观测的因素。 θ* 是这个分布真正的参数。这时,在 t 情形下受访者 n 选择 j 选项的可能性是:
式中 V1 为初始状态效用水平;V2  为变化后的效用水平;Q1 为较低水平的环境属性;Q2 为较高水平的环境属性;Y 为收入;a1, a2 和 b 为待估参数。

[11] 选择实验的应用现状


<d∑exp( β′ x )
(7)
选择实验(CE)和 CVM 都属于陈述偏好法
(SP),“陈述偏好”就是说要通过电话、信件或面对


更一般的模型形式允许系数矩阵表示为βn  = b + ηn  ,这里 b 为待估总体的平均值,ηn  为受访者偏好从总体平均偏好中的随机偏离,这时效用可表示为[24,25]:
Untj = b′xntj + η′n xntj + εntj (8)
式中 η′n xntj + εnj 为效用中的随机部分,这部分与各选项之间存在关联,因为他们都受 ηn 的共同影响,
面访问等形式进行问卷调研,通过询问受访者一些
问题得到有关其偏好的信息。与此相对应的有显示偏好法[29],即通过观察到的行为和市场现有的信息来进行价值估算。作为 SP 的两种主要方法,CE和CVM 都是基于效用最大化理论,二者最大的差异体现在:CVM 主要是通过直接询问受访者的支付意愿(WTP)或受偿意愿(WTA)来获取对价值的直接


而且如果 ηn 是随机系数它可以采用不同的分布形式,如正态分布、对数正态分布或是三角形分布。
目前在利用选择实验计算支付意愿的时候,有三种具体的实现形式。第一种是资源或生态属性的边际效益,即运用对数模型(Logit Model)估计出来的系数。
第二种是用隐含价格(implicit price)的形式,这是目前最为常用的表达WTP的形式[26]:
为每种属性的边际支付意愿;βA  和 βM  分别为间接效用函数估计中非市场环境属性项和价格项的系数,该部分价值的公式提供了价格变化和属性之间的边际替代比例。
第三种实现形式是计算补偿剩余。根据文献
[27] 可以得到选择实验的补偿剩余(Compensating
Surplus)福利估计,其公式为:
CS = - 1(V - V ) (10)

表达;而选择实验需要受访者在不同的备选项之间
进行选择和权衡,以此间接推断受访者对环境物品的价值。
作为传统的陈述偏好法,CVM 在世界各国得到广泛的应用并得到不断发展和完善。据Carson[30],
2005 年的统计,至 2005 年,世界上 100 多个国家
CVM 的研究案例约为6 000 例。根据对支付意愿金额(WTP)的不同提问形式,CVM 又有连续型和离散型两大类。连续型主要有开放式(Open-ended)、投 标博弈式(Bidding Game)和支付卡式(Payment Card)。这几种形式各有优缺点。离散型主要是二分式选择(Dichotomous Choice,DC)[31,32]。当然,随着应用的不断深入,研究者对于WTP(或WTA)的形式有了新的认识,如认为,把WTP(或WTA)看作随机变量可能更符合实际[33]。基于这样的想法,很多新形式的CVM 应运而生,例如,随机支付卡式(Stochastic Payment Card approach,SPC)[33,34],多边界离散选择
式(Multiple Bounded Discrete Choice ,MBDC)[35,36],


βM 1  2
以及两阶段二分式[37]等等。随着CVM 方法的日益


式中 βM   为价格项的系数,通常解释为收入的边际
成熟,国内越来越多的学者将CVM 应用于我国资源


 

环境等各个领域的研究中。
选择实验是在传统的意愿价值评估法(CVM) 基础上发展起来的,可以说是CVM 的一种扩展或变体。最早将选择实验用于非市场价值评估的是
Adamowicz[7]。目前,国外相关的研究可以大概划分为4 个大的类型:①选择实验应用于资源价值评估时的理论基础和比较优势[5,38,39];②完善选择实验实证设计,提高数据采集的准确性[21,40-43];③改进选择实验的计量模型,提高计量过程的精确度[44-46];④选择实验结果效用可转移性研究,包括聚合度衡量、转移误差评估、转移方式选择等[13,47]。经过近30 年的发展,选择实验方法在国外的应用也越来越广泛,从最初对物品或服务的休憩娱乐和美学价值的研究,发展到目前广泛用于生态系统修复(如河流、湖泊、湿地、水土流失等)、生物多样性(如野生动植物保护)、文化和艺术(如文化遗产、国家公园等)等诸多领域的非市场价值评估。
在我国,目前选择实验的应用是零星的。有部分学者应用选择实验开展自然资源与生态环境方面的非市场价值评估。例如,徐中民等[6]通过选择实验得出为实现黑河流域额济纳旗生态系统的可持续发展必须提高水质和增加动物的种类。金建君等[48]比较研究了CE 和双边界二分式CVM 在澳门环境物品经济价值评估中的应用,得出的澳门固体废物管理经济价值结果相差不大,但CE 比CVM 能更充分地揭示出消费者的偏好信息。翟国梁等[49]通过选择实验发现,在退耕还林的各个政策要素中, 影响农民选择的最重要的因素是退耕还林补助是否有保障。赵金成等[50]使用选择实验评估在长江上游成都平原实施植被恢复项目环境效益的非市场价值。马爱慧等[51]将选择实验法应用于耕地生态补
偿额度的探讨中。
每个受访者必须进行两套实验,一个是关于饮用水服务,另一个是关于废水服务。关于设计选择实验所需要的水的各项属性的描述以及每种属性的不同状态值的信息是通过与居民消费者举行的3 次焦点小组讨论确定的,而不同属性状态值的组合是通过随机选择最后呈现给受访者。
表1 是该选择实验关于饮用水服务问卷的一个案例。该研究使用混合对数模型(Mixed Logit Model) 进行参数估计。在每一个选择情形下,受访者面临 j =2 个选项。每个受访者要在 t =6 个情形下进行选择。价格项以占受访者目前每年支付总额比例的形式进入模型。研究估计了受访者每年为减少停水的次数和持续时间的支付意愿。边际支付意愿的计算如公式(9):
WTP = -( βA  ) (12)
式中 βA  是效用关于该属性的导数;βM  是效用关于价格的导数。为了能够方便的估计出边际支付意愿的分布,价格项系数被固定。停水的次数和停水持续的时间都以对数形式进入模型。这2 个对数项的系数在总体上呈现正态分布。根据上边计算边际支付意愿的公式,可以通过估计出的系数得出受访者为减少停水次数和停水持续时间的边际支付意愿。当然,因为这两个非价格属性的系数是随不同消费者而不同,因此计算出的边际支付意愿也是变化的。同时,研究还表明,随着每年停水次数的增加,为减少停水次数的边际支付意愿在减少;将停水持续时间从2 小时减少到1 小时比从24 小时减少到23 小时对消费者来讲更有价值。


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