在韩国大学攻读硕士或博士学位的外国留学生，普遍面临一个现实问题——如何规范而顺利地完成符合学术要求的学位论文或期刊论文。这不仅是对研究能力的系统检验，也是未来学术发展与职业选择的重要基础。然而，在经济学、管理学等人文社会科学领域，许多留学生在研究方法、数据分析与论文规范写作方面缺乏系统性的学习路径，从而在论文写作过程中面临诸多困难。

 

基于这一现实需求，作者撰写了本书《中国留学生经济·管理学论文写作与实证研究方法论》。本书以在韩国高校就读的中国留学生为主要读者对象，围绕实证研究设计、数据分析、计量模型应用以及论文规范写作，提供结构清晰、重点突出、可直接应用的实用指导。不同于传统方法论著作强调理论体系与数学推导，本书更加聚焦论文写作实践，明确区分“必须掌握的内容”与“可暂缓深入的内容”。

 

在内容安排上，本书从研究问题提出、变量设定、数据获取到模型选择，系统梳理实证研究的基本流程，并围绕三个核心问题展开：何时使用该模型、如何使用以避免错误、以及如何在论文中规范呈现分析结果。此外，本书结合实际论文写作需求，介绍了Stata、EViews、SPSS、AMOS与SmartPLS等常用分析工具，并配套提供实证操作演示视频、练习数据及PPT资料。所有资源均可通过书封底QR二维码获取。读者不仅可以理解方法原理，还可以通过视频演示跟随操作，真正掌握实证分析的完整流程。

 

作者始终认为，研究方法并非高门槛技能，而是一种可以通过合理路径逐步掌握的实践能力。本书旨在帮助留学生在现实条件下，以较低成本高效完成论文写作任务，并逐步建立对研究与学术表达的信心，为未来发展奠定坚实基础。

 

한국의 대학에서 석사 또는 박사 과정을 이수하고 있는 외국인 유학생이라면, 학위 논문이나학술지 논문을 학문적 기준에 맞게 완성해야 하는 중요한 과제에 직면하게 된다. 이는 연구 역량을 종합적으로검증하는 과정이자, 향후 학문 연구와 진로 선택의 기초가 된다. 그러나경제학·경영학을 중심으로 한 인문사회과학 분야의 유학생들은 연구 방법론, 데이터 분석, 논문 작성 규범에 대한 체계적인 학습 경로가 부족하여, 논문 작성 과정에서 다양한 어려움을 겪고 있다.

 

이러한 문제의식에서 본서는 『중국인 유학생을 위한 경제·경영 논문작성 및 실증연구 방법론』으로집필되었다. 본서는 한국 대학에 재학 중인 중국인 유학생을 주요 대상으로 하여, 실증 연구 설계, 데이터 분석, 계량모형의 활용, 그리고 논문의 규범적 작성 방법을 핵심 중심으로 간결하게 정리한 책이다. 기존 방법론 서적과 달리 이론적 완결성보다는, 실제 논문 작성에필요한 내용과 그렇지 않은 내용을 구분하여 제시하는 데 초점을 둔다.

 

특히 본서는 Stata, EViews, SPSS, AMOS, SmartPLS 등 주요분석 도구를 소개하고, 실제 논문 분석 과정을 시연한 영상 자료와 실습 데이터, PPT 자료를 함께 제공한다. 모든 학습 자료는 책에 수록된 QR코드를 통해 바로 확인할 수 있다.이를 통해 독자는 텍스트 이해를넘어, 실제 분석 과정을 직접 따라하며 실증 연구 역량을 효과적으로 습득할 수 있다.

 

[목 차]
  

제 1 부 논문 작성 입문 / 论文写作入门

01 논문의 유형과 작성 준비 / 论文类型与写作准备 12

1. 文献综述、实证研究与案例研究 13

2. 经济类与管理类论文的写作风格差异 14

3. 论文整体结构全景 15

02 연구 주제 선정과 가능성 / 选题与研究可行性 18

1. 研究选题的确定:专业匹配与可完成性 19

2. 数据来源: 公开数据、问卷调查 20

 

제 2 부 실증연구 기초편 / 实证研究基础篇

03 실증연구의 기본논리 / 实证研究的基本逻辑 24

1. 什么是实证研究 25

2. 变量的定义与分类 25

3. 理论、变量与模型之间的逻辑关系 27

4. 实证研究中的相关与因果 28

5. 实证研究的基本流程 28

04 이론배경과 가설설정 / 理论基础与研究假设构建 30

1. 理论基础与文献支持 31

2. 从理论到可检验的研究假设 32

3. 假设表述与规范写作 33

05 변수측정과 데이터 준비 / 变量测量与数据准备 36

1. 变量测量 37

2. 数据结构类型 38

3. 数据预处理及变量转换 40

06 실증분석의 출발점 / 实证分析的起点 44

1. 描述性统计 45

2. 相关分析 46

 

제 3 부 주요 모형 편 / 常用模型篇

07 선형회귀모형(OLS) / 线性回归模型(OLS) 52

1. OLS的研究逻辑 53

2. 控制变量到底在控制什么？ 54

3. 如何理解回归系数与显著性? 54

08 Logit과 Probit모형 / Logit与Probit 模型 57

1. 从 OLS 到 Logit模型 58

2. 二元选择模型的应用 58

3. Logit模型中的虚拟变量 59

4. Logit与Probit使用边界 60

09 회귀 진단과 강건성 검정 / 回归诊断与稳健性检验 61

1. 多重共线性 62

2. 异方差 63

3. 自相关 64

4. 稳健性检验 64

10 패널 데이터 모형 / 面板数据模型 67

1. 面板数据介绍 68

2. 固定效应模型 69

3. 随机效应模型 70

4. 模型选择与Hausman 检验 71

11 내생성과 도구변수(IV/2SLS) / 内生性与工具变量法(IV/2SLS) 73

1. 内生性问题的来源与风险 74

2. Durbin-Wu-Hausman检验 75

3. 工具变量的选择逻辑 75

4. 两阶段最小二乘法(2SLS) 76

12 메커니즘 및 조절효과 모형 / 机制与调节效应模型 79

1. 中介效应的理论逻辑与建模思路 80

2. 交互项模型的构建与解释 82

13 정책평가와 준실험적 인과추론(DID, PSM) / 政策评估与准实验因果推断(DID,PSM) 84

1. 双重差分(DID)，三重差分(DDD) 85

2. 平行趋势与安慰剂检验 86

3. 倾向得分匹配(PSM)的逻辑与辅助性应用 87

14 비선형 모형 / 非线性模型 90

1. 非线性关系的研究直觉与适用情境 91

2. 门槛效应 92

15 시계열 및 동태 모형(VAR, ARIMA) / 时间序列与动态模型(VAR, ARIMA) 94

1. 时间序列模型的适用情境 95

2. 单位根与时间序列平稳性 95

3. VAR模型与动态联动关系 97

4. Granger因果、脉冲响应(IRF)与方差分解 97

5. ARIMA模型 99

16 요인분석과 구조방정식 모형(SEM) / 因子分析与结构方程模型(SEM) 101

1. 潜变量的分析框架 102

2. 结构方程模型的基本原理与应用 104

17 모형선정 및 실증분석 결과의 규범적 표현 / 模型选择与实证写作的整体逻辑 106

1. 常用实证模型的适用场景与选择逻辑 107

2. 不同模型结果在论文中的呈现差异 110

3. 描述性统计与相关分析(样本结构判断与检验) 110

 

제 4 부 통계분석 도구 활용과 실증분석 실습 / 软件操作与实证实践

17 Stata: 실증 모형 구축의 핵심도구 / Stata：实证建模的主线工具 117

1. Stata工作环境与数据导入(界面与do-file应用) 118

2. 数据预处理与变量转换(缩尾与对数转换) 120

3. 描述性统计与相关分析(样本结构判断与检验) 126

4. 线性回归与二元选择模型(OLS、Logit与Probit) 128

5. 回归诊断与稳健性检验(多重共线性、异方差与自相关) 132

6. 面板数据模型与 Hausman 检验(固定效应、随机效应与模型选择) 137

7. 内生性问题与工具变量估计(2SLS实现与识别) 142

8. 机制检验、调节效应与异质性分析(中介路径、交互项与分组回归) 147

9. 政策评估与准实验因果推断分析(DID、PSM与DDD) 153

10. 非线性关系与门槛效应分析(U型、倒U型与门槛模型) 158

11. 时间序列分析(ADF检验、VAR与ARIMA模型) 161

19 EViews: 시계열 분석 및 동태 분석 / EViews: 时间序列与动态分析 167

1. 时间序列平稳性与单位根检验(ADF检验与判定) 168

2. 向量自回归模型(VAR)与动态关系分析(滞后选择与系统建模) 170

3. Granger 因果、脉冲响应与方差分解(动态冲击解释) 171

4. ARIMA 模型与预测分析(单变量建模与预测实现) 172

20 SPSS와 AMOS: 설문자료 구조방정식 모형 분석 / SPSS与AMOS: 问卷数据结构方程模型分析 176

1. SPSS基础统计分析(频度分析、描述性统计与相关分析) 177

2. SPSS信度与效度检验(Cronbach’s α、KMO与因子分析) 180

3. SPSS回归模型分析(线性回归与二元Logit模型) 183

4. AMOS验证性因子分析与结构方程模型(测量模型与结构模型建立) 188

5. AMOS中介效应与调节效应的SEM实现(Bootstrap 与多组SEM) 193