论文缺乏数据支撑也就是说：1. 理论贡献度；2.弥补操作层面因果逻辑的不足。
下面你按照我的方法来解决就行了：
第一点就不说了，否则论文没有贡献。关于第二点，实证的论文无非是通过数据来验证你的预测，而因果关系是所有科学研究的核心。但再完美的数据，也无法排除所有内生(endogenous)问题，解释所有的因果(causality)关系。
所以建议是，看理论找数据：如果很多理论提到人种、教育程度等和健康状况，你的数据就得控制这些变量；同时看数据找理论，比如你的“疾病”的衡量是医药支持，那就得寻找有关个人开支的理论和文献。
一句话总结：理论和数据得互相支持。
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