川神带你掌握从Stata操作到实证发文方法, 从论文写作到论文发表

资料狂人

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收藏 2022-03-31

？Stata入门

？Stata操作

？Stata模型

？发文必备方法（工具变量方法（IV）、倍差法（DID）、断点回归方法（RD）、匹配方法、面板数据分析方法）

？论文写作过程

？论文复刻

？And 审稿人是怎么想的

Stata的方法与论文写作发表其实没有想象的那么难

√ 掌握精髓-核心方法与思路，无往而不利！！

以上问题全部解决，方法+论文复刻，跟川神一起搞定，从审稿人角度进行全面升级学习

张川川，浙江大学经济学院百人计划研究员、博士生导师，2013年博士毕业于北京大学中国经济研究中心，获经济学博士学位，曾任哈佛大学经济系访问研究员、世界银行总行研究顾问、中央财经大学副教授。

近五年来在American Economic Journal:Applied Economics, Demography, Journal of Population Economics, Health Economics等各领域顶级国际刊物和《中国社会科学》、《经济研究》、《经济学季刊》、《世界经济》、《金融研究》等国内权威刊物发表中英文论文40余篇；荣获霍英东高等院校青年教师基金奖，主持国家自然科学基金、北京市社科规划基金和国家社科基金重大项目子课题等多项国家和省部级课题；担任Journal of Public Economics, Journal of Development Economics,Journal of Health Economics,《经济研究》、《经济学季刊》、《世界经济》、《管理世界》等 50余本国内外学术刊物的匿名评审专家。

【方法课】24小时线上课程随报随学，提供资料及张老师答疑

结合具体案例和STATA软件操作介绍目前在应用微观研究领域使用最为广泛的计量分析方法：工具变量方法（IV）、倍差法（DID）、断点回归方法（RD）、匹配方法、面板数据分析方法。

授课对象：

包括但不限于高等院校和科研院所从事社会科学领域定量学术研究的研究生和青年学者。

课程内容：

1. 经济学及社科实证论文写作

a) 经济学及社科论文的基本类型

b) 实证论文写作的基本框架

c) 实证论文的选题和构思

d) 经济学及社科论文的投稿、审稿和发表

2. 计量经济学方法论的起点：OLS方法与内生性问题

a) 如何理解实证研究？

b) 透过现象看本质：从相关性到因果性

c) OLS方法：参数估计和假设检验

d) OLS估计的经典问题：异方差、多重共线、模型误设和控制变量的选取等

e) 内生性问题的来源和及其后果

3. STATA 入门

a) 熟悉STATA软件

b) do文件编辑器和常用命令

c) 使用STATA进行数据管理

i. 变量生成和清理

ii. 样本的合并和拆分

iii. 数据描述性分析

4. STATA绘制图形和进行回归分析

a) 使用STATA绘制图形

i. 直方图、二维图形等常用图形的绘制

b) 使用STATA进行回归分析

i. 常见计量回归模型的估计

ii. 结果的保存和输出

5. IV、RD、DID等拟实验方法的基础：潜在结果模型

a) 潜在因果模型：Rubin Causal Model

b) 一个理想情况：随机控制实验（RCT）

c) 满足条件外生假定下的估计方法

i. 匹配方法（matching）：匹配的基本思想、倾向分值匹配

ii. 匹配方法与OLS方法的异同

d) 基于Rubin因果模型的拟实验方法概述：IV, RD, DID

6. 工具变量方法（IV）

a) 传统IV方法：假设、模型设定和参数估计

b) 现代IV方法：LATE

c) IV方法应用实例

d) 使用STATA软件进行工具变量估计

7. 断点回归方法（RD）

a) RD思想和方法演进

b) 精准断点（Sharp RD）

c) 模糊断点（Fuzzy RD）

d) RD分析的一般步骤

e) 使用STATA软件进行RD估计

8. 面板数据分析方法（固定效应和随机效应模型）及倍差法（DID）

a) 面板数据分析方法及其在STATA软件中的实现：

i. 固定效应模型（FE）

ii. 随机效应模型（RE）

iii. 一阶差分（FD）

b) 经典DID模型：假设、参数估计和有效性检验

c) DID模型的拓展（包括多重差分）

d) DID方法与固定效应估计（FE）、一阶差分估计（FD）的联系和区别

e) DID方法应用实例

f) 使用STATA软件进行DID估计

【论文课】24小时线上课程随报随学，提供资料及张老师答疑

授课对象：

包括但不限于高等院校和科研院所从事经济学（及政治学、社会学和教育学等相关学科领域）实证研究的硕博士和高校教师。

课程导语：

在总结过往研究和论文写作经验的基础上，

（一）系统性地向大家介绍经济学及社科研究和论文写作的基本原理，以及从事经济学及社科实证研究工作所需要掌握的相关技能；

（二）在介绍完一般性原理和基本研究技能的基础上，我将通过论文精讲和重现的方式帮助大家加深对经济学及社科研究和论文写作基本原理及相关技能的理解。

课程大纲：

一、经济学及社科研究和论文写作的基本过程

1. 什么是经济学研究？怎样能够做一项好的经济学研究？

2. 如何提出好的研究问题？

3. 从理论到实证：如何从研究问题提炼出假说？

4. 认识经济学及社科研究和论文写作的素材和工具

a) 常用经济学及社科数据资料介绍

b) 常用经济学及社科分析方法介绍

c) 常用计量软件技能介绍

5. 经济学及社科研究过程和研究结果的呈现

a) 如何有效地开展学术交流？

b) 如何写出规范的学术论文？

c) 如何提高论文投稿成功率？

二、经济学及社科论文精讲和复制

1. 使用初级计量方法（OLS）开展经验研究和发表论文

精讲：Zhang,Chuanchuan “Clans, Entrepreneurship, and Development of thePrivate Sector in China”, Journal of ComparativeEconomics, 2020, Vol.48, Issue.1, Pages100-123.

内容要点：

a) 如何获取所需要的数据资料？

b) 如何将不同来源和不同类型的数据资料整合在一起？

c) 如何使用基础方法验证论文实证估计的有效性？

d) 如何进行机制（中介效应）分析？

e) 如何规范地汇报实证分析结果？

2. 使用双重差分方法（DID）开展经验研究

精讲：

（1）Huang, Wei and Chuanchuan Zhang, “The PowerofSocial Pensions: Evidence from China’s New

Rural Pension Scheme” (with Wei Huang), American Economic Journal: Applied Economics,2020

（2）Duflo, Esther, “Schooling and Labor MarketConsequences of School Construction in Indonesia: Evidence from an UnusualPolicy Experiment”, American Economic Review, 2001,91(4): 795-813.

内容要点：

a) 基于面板数据的DID方法应用

b) 基于横截面数据的DID方法应用

c) DID估计在计量软件中的实现

d) 作图展示DID估计的结果和进行有效性检验

e) 渐进型政策冲击下的动态DID估计

f) 高维差分：DDD和DDDD

g) DID方法的近亲：事件分析法（Eventstudy）

3. 使用工具变量方法（IV）开展经验研究

精讲：

（1）张川川：《“中等教育陷阱”？出口扩张、就业增长与个体教育决策》，《经济研究》2015年第12期第115-127页

（2）陈斌开、张川川：《人力资本与中国城市住房价格》，《中国社会科学》2016年第5期43-64页

内容要点：

a) 如何构造而非奢求一个现成的工具变量？

b) 如何论证工具变量的有效性？

c) 工具变量估计和假设检验在计量软件中的实现

d) 正确理解工具变量估计结果

4. 使用断点回归（RDD）开展经验研究

精讲：

（1）张川川、陈斌开：《“社会养老”能否替代“家庭养老”？》，《经济研究》2014年第11期第102-115页

（2）Lee, David, Enrico Moretti, and Mathew Butler, “DoVoters Affect or Elect Policies? Evidence from the U.S. House”, Quarterly Journal of Economics, 2004, 19(3): 807–859.

内容要点：

a) 去哪里寻找断点？

b) 使用计量软件进行RD的图分析

c) 使用计量软件进行RD的参数和非参数估计

d) 使用计量软件检验RD估计所依赖的假设

e) RD估计和IV估计的联系

课程价格及优惠

→方法课：4200元/ 3600元（学生优惠价，仅限全日制本科及硕士在读）；

→论文课：5000元/ 4200元（学生优惠价，仅限全日制本科及硕士在读）；

ˉ 方法课与论文课联报直接减免1000元；

ˉ 学术班老学员报名九折优惠；

折扣优惠与联报优惠，学生优惠均不叠加：）