文/李

科學研究的可信度基于新數據的可復制性證據復制的直觀概念是重復一項研究的過程，觀察之前的發(fā)現(xiàn)是否再次出現(xiàn)復制的任何結果都可以被視為關于先前研究主張的診斷證據

復制可以通過使用新的證據來深化理論研究當人們對一個理論的理解最弱的時候，復制的價值最強成功的復制將提供與原始研究不同條件下的普遍證據，不成功的復制也能發(fā)現(xiàn)原研究的缺陷

杜克大學的Campbell R. Harvey教授分析了數據和代碼共享政策失敗的原因以及對其實施的一些看法本文編譯自2019年8月發(fā)表在《金融評論》上的論文《金融經濟學中的復制》

坎貝爾·r·哈維曾于2006年至2012年擔任《金融雜志》主編。他與JFE和RFS的主編合作提出了一項政策:

雖然當時該政策失敗了，但筆者認為有必要對該政策進行仔細的審視所以在這里和大家分享一下

1.為什么數據和代碼共享政策失敗了。

2.學科差異

大多數經濟學研究使用免費的宏觀經濟數據，而金融則嚴重依賴專有數據當實施強有力的數據共享政策時，可能會改變研究方向即使一個有趣但以前高度專有的數據庫不適合復制，學者們仍然可以從中學習到一些東西

對于物理和生物科學領域，拒絕提供原始數據和代碼可能會導致其論文被撤回大量撤稿屬于學術不端，撤稿論文很少被引用

3.吸引優(yōu)秀論文

2010年，除了《QJE 》，所有頂級經濟期刊都有數據和代碼共享政策頂級財經期刊的競爭對手不僅是其他頂級財經期刊，還有頂級經濟期刊對數據和代碼共享的更自由的看法可能會將頂級經濟學期刊上的優(yōu)秀論文轉移到頂級金融期刊上所以頂級財經期刊對數據和代碼的保守態(tài)度也可能是其競爭優(yōu)勢

數據和代碼共享的兩，三個原因

很多人認為我們的研究是沒有問題的，那我們?yōu)槭裁催€要對完善的研究進行昂貴而無用的重復研究呢。

首先，支持數據和代碼共享會增加學術不端行為的成本發(fā)表論文的壓力是巨大的，所以期刊更喜歡發(fā)表正面成果的論文但有了共享的數據和代碼，其他學者可以很容易地檢查結果的準確性和穩(wěn)健性，從而增加了學術不端行為的成本

第二，數據和代碼共享可以減少新程序的錯誤例如，一位學者獨立編寫了一個計算機程序，在發(fā)表的論文中擴展了分析研究人員用發(fā)表的論文校準基本情況是非常有用的，會減少新程序出錯的幾率

第三，機械工作的問題有些機械工作需要大量的時間和精力，但為什么學者們要獨立重復同樣的過程這是浪費學者的時間和精力，這些時間和精力可以用于更有創(chuàng)新性的項目例如，計算機科學領域正在轉向一種更具協(xié)作性的模式如果一個學者試圖解決計算機科學中的一個問題，他們的第一站是Github，在那里很可能會有人分享解決這個問題或類似問題的代碼，這將使研究更加有效

三。摘要

首先，我們明確實施這一政策的成本:

筆者認為，如果數據和代碼共享政策能夠有效實施，收益可以覆蓋甚至超過成本這項政策有許多優(yōu)點

首先，我們對研究的信任是由強大的復制文化支撐的目前，金融領域的薄弱或不存在的政策與經濟學和其他科學領域的大趨勢不一致如果金融研究急于制定會影響決策者的想法，如果沒有強有力的復制政策，金融研究的結果就很容易被忽視

其次，我們增加了不可觀察的軟學術不端行為的成本當他們的代碼和數據可用時，研究人員會三思而行

最后，研究將變得更加有效研究人員可以很容易地將自己的程序校準到當前發(fā)表的工作，不再需要做重復性的工作

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