用真实数据学经济学:税收效果、收入差距等实证练习
经济学本科生的通病是:模型会推、图会画,给一份真实的 CSV 却不知道从哪下手——缺失值怎么处理、变量怎么取对数、画出来的图为什么和教科书不一样。这不是学生的问题,是训练里缺了「动手处理脏数据」这一环。
CORE Econ 的《Doing Economics》就是补这一环的材料:12 个基于真实数据的项目,每个项目给出 Excel、Google Sheets、
R、Python 四条操作路径的分步说明,全部免费。它不是习题集,也不是论文模板,而是一套「拿着真数据走完一遍分析流程」的训练。
这套材料的结构:一个项目、四条路径
每个项目的骨架是一样的:先给学习目标(Learning objectives),再给背景介绍(Introduction),然后把同一个分析任务分别用 Excel、Google Sheets、
R、Python 各做一遍,每个工具路径下再按 Part 切成若干小节。以第 1 个项目「Measuring climate change」为例,三个 Part 分别是:平均地表温度随时间的变化、温度随时间的波动、碳排放与环境。
这个「同一任务、四种工具」的设计很实用。用 Excel 的人能看到每一步在单元格里怎么算;用 R 的人能看到同样的步骤写成脚本是什么样。学生换工具时不用重新理解任务,只需要迁移操作。
12 个项目分别练什么
按官方目录,12 个项目的题目是:
| 序号 | 项目 | 主要练的东西 |
| 1 | Measuring climate change | 时间序列描述、温度波动、碳排放与环境指标 |
| 2 | Collecting and analysing data from experiments | 实验数据的整理与比较 |
| 3 | Measuring the effect of a sugar tax | 用双重差分(DID)估计政策效果 |
| 4 | Measuring wellbeing | 主观福利指标的构造与比较 |
| 5 | Measuring inequality: Lorenz curves and Gini coefficients | 洛伦兹曲线与基尼系数 |
| 6 | Measuring management practices | 管理实践评分的整理与分析 |
| 7 | Supply and demand | 供需数据与市场均衡 |
| 8 | Measuring the non-monetary cost of unemployment | 失业的非货币成本度量 |
| 9 | Credit-excluded households in a developing country | 发展中国家信贷排斥家庭 |
| 10 | Characteristics of banking systems around the world | 各国银行体系特征比较 |
| 11 | Measuring willingness to pay for climate change mitigation | 气候减缓支付意愿 |
| 12 | Government policies and popularity: Hong Kong cash handout | 政策与支持率:香港现金发放 |
两个项目值得单独说,因为官方页面把它们当作典型例子。
第 3 个项目讲糖税。它教你用双重差分法(differences-in-differences)测量糖税的效果——核心思路是找一个没征税的对照地区,比较「征税地区的前后变化」与「对照地区的前后变化」之差。这个设计在 CORE 的教材里对应 ESPP 第 3 单元与《The Economy》第 22 单元,所以学过相应章节的人能直接对上理论。
第 5 个项目讲不平等。它教你算基尼系数、画洛伦兹曲线。这两样东西看起来简单,真做起来有一堆细节:收入变量要不要等价规模调整、分位数怎么切、曲线端点怎么处理。做完这个项目,再看论文里报的基尼系数,你会知道它背后做了哪些选择。
其余项目的定位可以从题目读出来:第 6 章管理实践、第 9 章信贷排斥、第 10 章银行体系,都是「拿一份跨国或微观调查数据,构造指标再比较」的训练;第 12 章用香港现金发放做政策与支持率的关系,是典型的政策评估题材。
四条工具路径怎么选
不用四条都做。选一条能跑通的,其余当参考。
只会 Excel 的,从 Excel 路径进:每一步都是单元格操作,适合先建立「数据—计算—图表」的直觉。缺点是数据量一大就卡,且复现性差(别人拿不到你的操作记录)。
想学 R 的,直接走 R 路径:CORE 专门写过一篇文章解释为什么《Doing Economics》引入了 R(Why Doing Economics has embraced
R),可见这条路径是被认真设计过的,不是凑数。R 路径的价值在于脚本可复用——换一份数据改两行就能跑。
用 Python 的,路径结构与 R 类似,适合已经在用 pandas/matplotlib 的人。
Google Sheets 路径适合协作场景:小组作业几个人同时编辑一份表,比传 Excel 文件靠谱。
本科生、入门研究者和教师各自能拿走什么
适合三类人。一是经济学本科生,尤其是刚学完供需、弹性、不平等这些概念,需要拿真数据验证一遍的;二是实证研究的入门者,想练「从原始数据到一张能放进论文的表」的完整流程;三是教师,这套材料可以直接拆成课程作业,每个项目都标了对应的教材单元。
不适合两类期待。
第一,它不是论文写作指南——它教的是数据处理与分析操作,不教怎么提出问题、怎么设计识别策略。
第二,它不承诺「做完就能发论文」;这些项目是训练,不是可提交的研究。
免费的部分与要花钱的部分
材料本身免费:在线版可以直接读,也提供离线格式(Google Play、iBooks、Windows App、EPUB、PDF),其中 EPUB 约 72 MB,官方提示部分阅读器对交互功能与题号支持不一,推荐用 Thorium Reader,且该 EPUB 不兼容 Kindle。另有 Perusall 平台版本,可建课程并与 LMS 集成。
项目由 Nuffield Foundation 资助开发。至于纸本、证书或软件订阅,那是另外的事,与这套免费材料无关——学生用免费在线版就能完成全部 12 个项目。
用之前要知道的两件事
第一,版本。在线阅读页脚标的是 Version 1.4.0,由 Electric Book Works 制作。教材类材料会修订,做课程作业时把版本号写进引用,免得学生用的版本与教师不同导致题号对不上。
第二,许可。这套电子书标注的是 Creative Commons BY-NC-ND(署名—非商业性使用—禁止演绎)。也就是说可以自由阅读、在课堂使用、非商业转载并署名,但不能改写后再发布,也不能用于商业目的。教师把它作为课程材料是允许的;把其中章节翻译、改编成自家讲义再公开发布则不在许可范围内。
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回复本帖,可见《Doing Economics》的官方在线入口与离线格式下载页、12 个项目的分章直达链接、与 ESPP/《The Economy》单元的对应关系,以及这套书的许可条款原文与版本信息,方便你按项目直接开练。
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