如何知道你所做的是否创新？一个回答是，回顾并且遍读你所在领域的全部历史文献。这是一个诱人的选择，因为它能够使你和你的导师相信你是一个勤奋的人。不幸的是，这也是一个非常低效的方法，很可能使你陷入困境：它为你提供了陈旧的、不值得留恋的前人的论争，却没有为你展示向前的道。我们的是，首先，要确保与那些真正研究这一领域的人（或者至少是熟悉这一领域的人）沟通，以了解是否已经有人回答了你正在思考的问题（你的导师是一个不错的起点）。其次，你可以阅读与选题直接相关的最近的文献或者工作论文的综述，以对该领域前人已经做了些什么提供“充分统计量”。这非常有用，但你至少应该意识到，即便是严肃的学术著作也经常具有这样的“特征”：相对于最近的文献（特别是那些作者自身有所贡献的文献），他们倾向于低估较早文献的价值。最后，Econlit和SSCI对于确定相关工作当然常有益的，你应该仔细地阅读他们。如果你对这二者都不熟悉，你应该立即停止阅读，然后再次考虑如何很好地使用它们！
假设你已经使我们确信你正在研究一个有现实意义的重要问题，而且你对此问题的研究方法是创新的。你如何使我们确信你为此所做的工作是重要的？我们都知道大量文献中的重要论文。但是，许多发表在三流期刊上的（如果能够发表的话）研究很快就销声匿迹了。即便如此，一篇论文有时也会从众多的文献中脱颖而出。为什么结果会如此不同？
我认为，关键是要让你的读者确信你的论文的创新点的确是重要的。如何做到这一点？最基本的就是，熟悉该领域文献的专家能从你的论文中看出不同于以往的一些东西。做到这一点的途径，会因你的论文是理论性的还是性的有所不同。如果是理论性的，第一个可能的途径就是：是否有一个大家很重要但却不知如何解决的问题？如果你能在此类前沿问题上有所作为，你的论文一定会令人印象深刻。第二个可能的途径是：你取得了大家认为在正常的条件下不可能得到的。如果你能证明该结果的确是可能的，这也会非常引人注目。然而，要特别注意状语“在正常的条件下”！重要的一点是，你必须确保你所作的假设的确比先前文献中所做的假设更合理（或者至少不必它们差）。
如果你的论文是性的，同样，仅有创新是不够的。你必须使我们确信你的创新是重要的。将别人的回归模型拿过来，加进一些新的能够得出统计显著性的变量，这对于计量经济学而言是可以的，但是它会使你的文章发表在期刊上吗？首先，我们必须确认你已经回答了我们前面提出的问题，即：你所提出的所有问题都是重要的，而且你所做的是创新的。然后，对于一篇论文，我们必须问，包含新的变量有何理论上的支持？我们将其加进回归方程合适吗？除了统计显著性，有经济显著性吗？也就是说，这些统计上重要的东西在经济上也是重要的吗？最后，我们面临与理论性论文同样的问题：看过你的研究后，本领域主要的研究者对这一领域会有不同于以往的看法吗，并且非常关注你的论文吗？如果回答是肯定的，你的论文很好，可以将它投给的期刊。如果不是，你或许应该重新考虑一下你的研究的价值。