會議得到了國內(nèi)外專家學(xué)者及眾多用戶代表的一致肯定。在會議上我們希望能夠讓Stata中國用戶了解更多的新版本新功能新應(yīng)用。我們也希望通過交流探討反映中國用戶在應(yīng)用軟件過程中遇到的問題，與美國公司總部研發(fā)專家面對面交流，幫助Stata中國用戶探索更深層次的理論和研究。
本次會議為期兩天，來自全國多所高校及科研院所的百余位學(xué)者及Stata 學(xué)術(shù)團(tuán)體、Stata 愛好者、Stata 用戶代表參與盛會，與來自StataCorp LLC的技術(shù)骨干及研發(fā)工程師和活躍在國內(nèi)一線的Stata專家大咖們一起圍繞計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)前沿方法展開了精彩的學(xué)術(shù)交流。參加會議的領(lǐng)導(dǎo)與嘉賓有南開大學(xué)黨委常委、副校長盛斌教授，StataCorp LLC軟件工程與數(shù)據(jù)科學(xué)執(zhí)行總監(jiān)彭華，StataCorp LLC首席計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家劉迪博士，廈門大學(xué)黨委常委、副校長方穎教授，東北財(cái)經(jīng)大學(xué)原副校長王維國教授，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院院長周亞虹教授，南開大學(xué)張曉峒教授、王群勇教授，山東大學(xué)陳強(qiáng)教授，中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)李占風(fēng)教授、寧瀚文教授，中山大學(xué)周先波教授，浙江大學(xué)張川川教授；出席大會的青年學(xué)者有山東財(cái)經(jīng)大學(xué)顏冠鵬講師，廈門大學(xué)會計(jì)系左祥太博士，數(shù)據(jù)分析師田思思，南開大學(xué)趙俊博士，廈門大學(xué)陳巧雯碩士。大會還特別邀請到南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院黨委書記李俊青教授和李寶偉副教授擔(dān)任本次大會的主持人。在開幕式上，李俊青教授對參會的領(lǐng)導(dǎo)與嘉賓做了介紹，并對全體參會人員表示了熱烈歡迎。盛斌教授指出，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)對于推動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展起到了非常重要的作用。當(dāng)前我們已快速邁入以大數(shù)據(jù)為特征的人工智能時(shí)代，大數(shù)據(jù)的多模態(tài)、高維性、非結(jié)構(gòu)性和非線性給計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。此次大會是分享現(xiàn)代前沿計(jì)量軟件的新功能、新程序、使用經(jīng)驗(yàn)和心得的寶貴平臺。南開大學(xué)是國內(nèi)較早開展現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)和科研的高校，對于推動(dòng)應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。盛斌教授強(qiáng)調(diào)，未來南開將堅(jiān)持不懈與國際計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)者和同行保持交流對話，同時(shí)要結(jié)合中國實(shí)際將理論的一般性與中國問題的具體性結(jié)合起來，為推動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)學(xué)研究做出南開貢獻(xiàn)。在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)前沿方法研討會與第八屆Stata中國用戶大會中，StataCorp LLC的執(zhí)行董事彭華先生發(fā)表了精彩的致辭。他首先向南開大學(xué)及其經(jīng)濟(jì)學(xué)院為此次精心組織盛會表示了感謝；也對各位領(lǐng)導(dǎo)和嘉賓及全體參會人員表示了歡迎。彭華先生表示：再次來到中國與眾多專家學(xué)者面對面進(jìn)行學(xué)術(shù)交流，深感榮幸與激動(dòng)。他高度贊揚(yáng)了南開大學(xué)和南開經(jīng)濟(jì)學(xué)院在經(jīng)濟(jì)學(xué)研究領(lǐng)域的卓越貢獻(xiàn)，并期待與會的專家們能夠深入探討計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與Stata軟件的前沿發(fā)展。他鼓勵(lì)與會者在會議期間積極提問，無論是報(bào)告中間還是間隙，都?xì)g迎大家自由交流，共同為Stata的改進(jìn)與發(fā)展出謀劃策。彭華先生還介紹了Stata軟件的悠久歷史，強(qiáng)調(diào)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)始終是Stata的核心與根基。他表示，Stata團(tuán)隊(duì)致力于幫助科研工作者在經(jīng)濟(jì)學(xué)及其他領(lǐng)域，通過運(yùn)用先進(jìn)的工具和方法，更好地分析和研究數(shù)據(jù)。展望未來，Stata將繼續(xù)與全球用戶保持緊密聯(lián)系，不斷吸收用戶反饋，推動(dòng)產(chǎn)品的持續(xù)創(chuàng)新與發(fā)展。最后，彭華先生再次感謝大家的參與和支持，并誠邀與會者就Stata的使用、改進(jìn)等方面提出寶貴意見，共同促進(jìn)Stata軟件的進(jìn)步與繁榮。
東北財(cái)經(jīng)大學(xué)的王維國教授在第八屆Stata中國用戶大會上，以“清潔能源發(fā)展的健康效應(yīng)—以西氣東輸工程為例”為題，深刻剖析了能源消費(fèi)與環(huán)境污染對公眾健康的挑戰(zhàn)。他通過西氣東輸二線工程的實(shí)證研究，展示了清潔能源如何有效改善公眾健康。研究發(fā)現(xiàn)，該工程顯著提升了沿線地區(qū)的公眾健康水平，尤其對城市居民和老年人群體的健康改善更為顯著。這一效應(yīng)主要通過家庭能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化、企業(yè)污染減排和城市環(huán)境質(zhì)量的提升實(shí)現(xiàn)。此外，“煤改氣”政策進(jìn)一步增強(qiáng)了工程的健康效應(yīng)，降低了醫(yī)療支出并促進(jìn)了就業(yè)。王維國教授的研究為深化能源供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、推進(jìn)健康中國戰(zhàn)略提供了寶貴的政策啟示，強(qiáng)調(diào)了清潔能源在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展與社會福祉提升中的重要作用。
在第八屆Stata中國用戶大會上，StataCorp LLC的執(zhí)行董事彭華帶來了“Data Visualization with Stata”的精彩演講。彭華詳細(xì)展示了如何利用Stata中官方及社區(qū)貢獻(xiàn)的豐富工具，生成信息豐富、穩(wěn)健且復(fù)雜的圖表。他強(qiáng)調(diào)了可復(fù)現(xiàn)性的重要性，確保數(shù)據(jù)可視化過程透明且可驗(yàn)證。演講中，彭華不僅演示了多種圖表制作技巧，還深入探討了常用的編程工具及小竅門，旨在幫助參會者創(chuàng)建更加引人入勝的圖表。通過他的分享，與會者不僅提升了Stata在數(shù)據(jù)可視化方面的應(yīng)用能力，還獲得了優(yōu)化圖表呈現(xiàn)、增強(qiáng)信息傳遞效果的寶貴經(jīng)驗(yàn)。彭華的演講為Stata用戶提供了強(qiáng)有力的支持，推動(dòng)了數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域可視化技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。
廈門大學(xué)黨委常委、副校長方穎教授在會上分享了關(guān)于“A Quasi Synthetic Control Method for Nonlinear Models With High-Dimensional Covariates”的前沿研究。該研究旨在增強(qiáng)傳統(tǒng)合成控制方法的靈活性，以更精準(zhǔn)地估計(jì)平均處理效應(yīng)（ATE）。方穎教授提出了一種基于指數(shù)模型框架的準(zhǔn)合成控制方法，該方法能有效應(yīng)對包含高維協(xié)變量的非線性模型。通過結(jié)合最小平均方差估計(jì)（MAVE）方法估計(jì)參數(shù)，并運(yùn)用LASSO類程序篩選高維協(xié)變量，該研究實(shí)現(xiàn)了對ATE估計(jì)的進(jìn)一步優(yōu)化。
研究不僅推導(dǎo)了協(xié)變量維度有限及發(fā)散情況下ATE估計(jì)量的漸近分布，還設(shè)計(jì)了一種合理的Bootstrap方法以獲取置信區(qū)間，并提供了相應(yīng)的理論證明。針對協(xié)變量維度遠(yuǎn)超樣本量的情況，方穎教授建議使用基于距離相關(guān)性的穩(wěn)健型確定獨(dú)立篩選程序先降維，再應(yīng)用MAVE方法估計(jì)參數(shù)。
通過蒙特卡洛模擬實(shí)驗(yàn)，該研究驗(yàn)證了所提估計(jì)量和Bootstrap程序的有限樣本性能。此外，方穎教授還通過重新分析國家支持工作示范項(xiàng)目的數(shù)據(jù)，展示了該方法的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，為政策評估提供了有力工具。
19日下午，南開大學(xué)王群勇教授擔(dān)綱大會主持，以其深厚的學(xué)術(shù)功底與卓越的主持能力，引領(lǐng)與會者深入探討了統(tǒng)計(jì)與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的前沿議題，為大會的順利進(jìn)行和學(xué)術(shù)交流的深化發(fā)揮了關(guān)鍵作用。
南開大學(xué)的張曉峒教授在研討會上，就“新質(zhì)生產(chǎn)力測度與評估方法”這一主題展開了全面而深入的探討。他首先回顧了新質(zhì)生產(chǎn)力這一概念的起源與發(fā)展，強(qiáng)調(diào)了其在當(dāng)代經(jīng)濟(jì)體系中的重要地位及其對經(jīng)濟(jì)增長和社會進(jìn)步的深遠(yuǎn)影響。隨后，張教授詳細(xì)剖析了當(dāng)前新質(zhì)生產(chǎn)力研究的現(xiàn)狀，指出了在測度與評估過程中存在的諸多挑戰(zhàn)與難題，如指標(biāo)選取的合理性、數(shù)據(jù)收集的準(zhǔn)確性、評估方法的科學(xué)性等。
針對這些問題，張教授提出了一系列具有前瞻性和實(shí)用性的建議。他特別強(qiáng)調(diào)了建立統(tǒng)一、規(guī)范的測度與評估體系的重要性，認(rèn)為這不僅能夠提高新質(zhì)生產(chǎn)力研究的準(zhǔn)確性和可比性，還能為政策制定者提供更為科學(xué)、客觀的決策依據(jù)。在此基礎(chǔ)上，張教授進(jìn)一步建議國家統(tǒng)計(jì)局將“新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展指數(shù)”納入官方統(tǒng)計(jì)范疇，作為定期生產(chǎn)和發(fā)布的重要產(chǎn)品。他認(rèn)為，由國家統(tǒng)計(jì)局來承擔(dān)這一任務(wù)，可以確保數(shù)據(jù)的權(quán)威性和公信力，避免民間發(fā)布可能帶來的數(shù)據(jù)混亂和誤導(dǎo)。
此外，張教授還就如何完善新質(zhì)生產(chǎn)力測度與評估方法提出了具體建議，包括加強(qiáng)跨學(xué)科合作、引入先進(jìn)技術(shù)手段、建立動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制等。他希望通過這些努力，能夠推動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力研究的不斷深入和發(fā)展，為我國的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級和高質(zhì)量發(fā)展提供有力支撐。
上海財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院院長周亞虹教授分享了其研究——“Identification and Estimation of Average Causal Response Function in a High Dimensional Sample Selection Model”。他指出，ACRF是評估具有劑量函數(shù)的治療效應(yīng)的有力工具，特別是在治療具有內(nèi)生性時(shí)尤為重要。本研究聚焦于如何在存在樣本選擇和高維控制變量的情況下，對ACRF進(jìn)行有效的識別與估計(jì)。
周院長團(tuán)隊(duì)通過構(gòu)建包含多個(gè)冗余參數(shù)的Neyman正交矩，結(jié)合雙機(jī)器學(xué)習(xí)方法和典型的非參數(shù)技術(shù)，創(chuàng)新性地提出了估計(jì)器的估計(jì)方法。他們不僅推導(dǎo)了所提估計(jì)量的漸近性質(zhì)，還通過蒙特卡洛模擬驗(yàn)證了其在有限樣本下的良好表現(xiàn)。這一研究成果不僅豐富了高維數(shù)據(jù)下因果推斷的理論體系，還展示了其在實(shí)際應(yīng)用中的潛力。
此外，周院長還強(qiáng)調(diào)，他們的識別與估計(jì)方法具有良好的可擴(kuò)展性，能夠輕松應(yīng)對更復(fù)雜的樣本選擇機(jī)制。作為實(shí)證研究的應(yīng)用，他們利用該方法分析了美國Job Corps數(shù)據(jù)，評估了居住成分對個(gè)體的異質(zhì)性影響，為政策制定者提供了新的視角和見解。這一研究不僅深化了對因果關(guān)系的理解，也為實(shí)際政策制定提供了有力的數(shù)據(jù)支持。
山東大學(xué)陳強(qiáng)教授在演講中深入剖析了“斷點(diǎn)回歸的兩大分析框架及Stata應(yīng)用”，這一方法被譽(yù)為準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)因果推斷的關(guān)鍵利器。連續(xù)性框架根植于潛在結(jié)果條件期望連續(xù)性的假定，廣泛適用于實(shí)證研究領(lǐng)域，為學(xué)者提供了強(qiáng)有力的分析工具。而局部隨機(jī)化框架作為新興力量，創(chuàng)新性地假設(shè)在斷點(diǎn)附近狹窄區(qū)間內(nèi)，驅(qū)動(dòng)變量可視為隨機(jī)分配，這一觀點(diǎn)為因果關(guān)系的識別開辟了新路徑。
陳教授不僅詳盡闡述了兩大框架的基本原理與技術(shù)細(xì)節(jié)，包括識別策略、估計(jì)方法及統(tǒng)計(jì)推斷，還通過蒙特卡羅模擬直觀展示了它們在處理實(shí)際數(shù)據(jù)時(shí)的差異與優(yōu)劣。結(jié)合Stata案例，他進(jìn)一步加深了聽眾對理論知識的理解，并展望了斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)在不同研究領(lǐng)域的廣闊應(yīng)用前景。此次演講不僅是一次學(xué)術(shù)的盛宴，更為參會者帶來了實(shí)用的研究工具和深刻的學(xué)術(shù)啟示。
中山大學(xué)的周先波教授在大會上以“Estimating Interaction Effects in Probit Model with Endogenous Regressors: eivprobit”為題，介紹了其最新研究成果。針對含內(nèi)生解釋變量及交互項(xiàng)的Probit模型中交互效應(yīng)的估計(jì)問題，周教授與合作者已在Zhou and Li (2021)中提出了穩(wěn)健的估計(jì)方法。然而，當(dāng)樣本量龐大時(shí)，傳統(tǒng)估計(jì)與檢驗(yàn)過程耗時(shí)較長。
為解決這一問題，周教授團(tuán)隊(duì)開發(fā)了新的Stata命令“eivprobit”，該命令能實(shí)現(xiàn)Zhou-Li方法，顯著縮短計(jì)算時(shí)間。此外，“eivprobit”還具備估算兩個(gè)交互解釋變量的邊際效應(yīng)及含平方項(xiàng)解釋變量的二次效應(yīng)的功能，極大地拓寬了模型的應(yīng)用范圍。
“eivprobit”的估計(jì)基于控制函數(shù)法，通過非參數(shù)自助法（nonparametric bootstrapping）獲取估計(jì)效應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)誤，確保了估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。有限樣本蒙特卡洛模擬顯示，相較于忽略內(nèi)生性或IV-Probit估計(jì)中直接處理交互項(xiàng)的常用方法，如Ai and Norton (2003)的估計(jì)器，“eivprobit”在估計(jì)交互效應(yīng)時(shí)表現(xiàn)更佳，為處理復(fù)雜計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型提供了強(qiáng)有力的工具。
來自中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)的李占風(fēng)教授攜手寧瀚文教授，共同呈現(xiàn)了題為“Causal mediation analysis with multiple mediators and censored outcomes by GAN approach”的精彩演講。該研究聚焦于社會與醫(yī)學(xué)科學(xué)中至關(guān)重要的帶刪失結(jié)果的中介模型分析。面對數(shù)據(jù)固有的刪失特性，傳統(tǒng)模型常依賴于線性、同質(zhì)性和正態(tài)性等假設(shè)進(jìn)行估計(jì)，但這些假設(shè)往往難以契合現(xiàn)實(shí)問題的復(fù)雜性，從而限制了因果分析的說服力。
研究團(tuán)隊(duì)獨(dú)辟蹊徑，將因果中介分析置于反事實(shí)框架內(nèi)，并創(chuàng)新性地將之轉(zhuǎn)化為圖像處理中常見的神經(jīng)風(fēng)格遷移問題。依托生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）在神經(jīng)風(fēng)格遷移領(lǐng)域的卓越能力，他們提出了一種全新的GAN基模型——生成對抗刪失中介網(wǎng)絡(luò)（GACMN）。該模型巧妙運(yùn)用ReLU激活函數(shù)，并設(shè)計(jì)了特定的多通道網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)在處理多個(gè)中介變量的同時(shí)，有效模擬刪失結(jié)果機(jī)制。此外，團(tuán)隊(duì)還構(gòu)建了新穎的極小極大優(yōu)化問題，以引導(dǎo)模型精準(zhǔn)捕捉數(shù)據(jù)底層模式。
通過GANs的強(qiáng)大功能，該模型從根本上放寬了傳統(tǒng)模型的嚴(yán)格假設(shè)，為中介效應(yīng)的精確估計(jì)及復(fù)雜數(shù)據(jù)背景下的推斷提供了有力支持。研究團(tuán)隊(duì)利用合成數(shù)據(jù)集與現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)值驗(yàn)證，充分展示了其方法的優(yōu)越性能，為因果中介分析領(lǐng)域注入了新的活力與可能性。
各位專家的演講精彩紛呈，給大家?guī)砗芏鄦l(fā)和思考，在每一個(gè)主題演講結(jié)束后學(xué)者們都會積極的去提出自己的問題和見解與專家們進(jìn)行探討，真正的做到面對面的交流，體現(xiàn)了舉辦本屆大會的初衷。在圓桌會議上專家與學(xué)者們進(jìn)行更深一層的討論“條形圖未能添加誤差條、sdev 和95%ci”，“直方圖只能顯示一個(gè)組，但未能將兩個(gè)組結(jié)合起來”，“Dtable，未能在表格第一行添加更多系數(shù)”，“實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，在stata 中找不到可用函數(shù)?！癴sdesign "是一個(gè)不錯(cuò)的選擇，但沒有公布 ”。等等，激烈的互動(dòng)和討論中，讓現(xiàn)場所有參會嘉賓都大有收貨！
（從左至右為陳強(qiáng)教授、劉迪博士、周先波教授、彭華博士、李占風(fēng)教授出席了圓桌會議）
第二天上午，第八屆Stata中國用戶大會在南開大學(xué)李寶偉副教授的主持下拉開帷幕。李教授以其深厚的學(xué)術(shù)功底和風(fēng)趣的語言風(fēng)格，為接下來的精彩演講營造了良好的氛圍，引領(lǐng)與會者共同探索計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的最新前沿。
會議第二天的清晨，隨著StataCorp LLC首席計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家劉迪博士的登臺，一場關(guān)于“Treatment-effects Estimation Using Lasso”的深入探討正式開啟。劉迪博士指出，處理效應(yīng)估計(jì)器能從觀測數(shù)據(jù)中提取因果洞察，而Lasso則適用于需控制眾多潛在協(xié)變量的情況。傳統(tǒng)處理效應(yīng)模型面臨兩大必要假設(shè)之間的固有沖突：條件獨(dú)立假設(shè)往往需要模型中納入眾多變量方能滿足，而重疊假設(shè)則可能在變量較少時(shí)更易達(dá)成。
為解決這一難題，劉迪博士詳細(xì)介紹了Stata中的telasso命令，該命令通過Lasso進(jìn)行模型選擇，從而在高維控制下精確估計(jì)平均處理效應(yīng)。telasso的獨(dú)特之處在于其不僅能抵抗模型選擇錯(cuò)誤，還具備雙重穩(wěn)健性，這意味著僅當(dāng)結(jié)果模型或處理模型其中之一被正確指定時(shí)，估計(jì)結(jié)果依然是可靠的。這一創(chuàng)新方法為研究者們提供了更加靈活且強(qiáng)大的工具，以深入探索復(fù)雜數(shù)據(jù)背后的因果關(guān)系。
浙江大學(xué)張川川教授在“Recent Updates on Econometrics of Program Evaluation”演講中，以風(fēng)趣幽默的方式，概述了過去三十多年項(xiàng)目評估計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的飛躍式發(fā)展。他強(qiáng)調(diào)，隨著計(jì)量軟件技術(shù)的革新與數(shù)據(jù)資源的爆炸式增長，經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)證研究迎來了前所未有的變革，不僅重塑了研究范式，也深刻影響了經(jīng)濟(jì)學(xué)的教學(xué)與科研生態(tài)。
張教授特別指出，近五年來，DID（雙重差分法）、IV（工具變量法）、RD（斷點(diǎn)回歸法）等主流方法不斷煥發(fā)新生，一系列新的計(jì)量理論成果如雨后春筍般涌現(xiàn)。這些進(jìn)展不僅細(xì)化了原有方法的理論基礎(chǔ)，增強(qiáng)了其應(yīng)用實(shí)踐的廣泛性和準(zhǔn)確性，更激發(fā)了項(xiàng)目評估計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的新一輪探索熱潮，推動(dòng)了該領(lǐng)域向更高層次邁進(jìn)。張教授的演講，以其獨(dú)特的幽默感，讓復(fù)雜的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論變得生動(dòng)有趣，令聽眾受益匪淺。
南開大學(xué)王群勇教授的演講中，深入探討了“異質(zhì)性與內(nèi)生性同行效應(yīng)模型及Stata應(yīng)用”，這一前沿課題為理解個(gè)體間復(fù)雜互動(dòng)提供了新的視角。他強(qiáng)調(diào)，傳統(tǒng)空間計(jì)量模型中的鄰接矩陣外生性假設(shè)，在涉及社會與經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)時(shí)顯得局限。為此，他創(chuàng)新性地提出了兩種模型——異質(zhì)性同行效應(yīng)模型與內(nèi)生性同行效應(yīng)模型，并開發(fā)了相應(yīng)的Stata命令snreghnet與snregenet，極大地豐富了實(shí)證分析工具庫。
snreghnet通過靈活捕捉模型中的行與列異質(zhì)性，允許研究者更精確地分析不同個(gè)體間相互影響的異質(zhì)性特征。而snregenet則更進(jìn)一步，采用兩階段工具變量估計(jì)法，有效解決了同行效應(yīng)可能導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，同時(shí)借助野蠻自舉法精確計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤差，增強(qiáng)了統(tǒng)計(jì)推斷的穩(wěn)健性。
這兩項(xiàng)貢獻(xiàn)不僅為同行效應(yīng)研究提供了強(qiáng)有力的實(shí)證支持，也為社會學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等多學(xué)科領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)分析開啟了新的篇章。
20日下午，第八屆Stata中國用戶大會亮點(diǎn)紛呈，首次設(shè)立的青年學(xué)者論壇由山東財(cái)經(jīng)大學(xué)顏冠鵬講師擔(dān)任主持，為青年才俊搭建了學(xué)術(shù)交流的新舞臺。
顏冠鵬講師，作為山東財(cái)經(jīng)大學(xué)青年學(xué)者中的佼佼者，攜其深厚的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究背景與卓越的編程能力，亮相于Stata中國用戶大會的青年學(xué)者論壇。他擁有山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)博士學(xué)位，專注于計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型及應(yīng)用，尤其擅長通過編程解決復(fù)雜經(jīng)濟(jì)問題，已自主研發(fā)Stata命令如rcm和synth2等，展現(xiàn)了非凡的技術(shù)實(shí)力。
在本次論壇中，顏冠鵬講師以“xtteifeci: 運(yùn)用因子化方法估計(jì)和推斷處理效應(yīng)”為題，向與會者介紹了Li et al. (2024)的最新研究成果。他詳細(xì)闡述了該因子化方法在交互固定效應(yīng)面板模型中的應(yīng)用，并自豪地展示了其參與開發(fā)的Stata新命令xtteifeci。此命令不僅能夠生成處理效應(yīng)的逐期置信區(qū)間和p值，還兼容多種模型設(shè)定，包括引入?yún)f(xié)變量和/或非平穩(wěn)趨勢等復(fù)雜情況，極大地拓寬了研究者的分析維度。顏冠鵬講師還通過經(jīng)典案例，生動(dòng)展示了xtteifeci命令的具體操作步驟，為參會者提供了寶貴的實(shí)踐指南。
主講嘉賓田思思，一位在數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)覄?chuàng)佳績的資深數(shù)據(jù)分析師，以其豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)和全面的技術(shù)掌握成為業(yè)界矚目的新星。她曾任職于小紅書、哈啰及得物等知名企業(yè)，擔(dān)任數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)產(chǎn)品管理要職。田老師精通Stata、Python、R、IBM SPSS及Tableau等先進(jìn)統(tǒng)計(jì)分析工具，展現(xiàn)了跨平臺的強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析能力。
在本次演講中，田思思老師聚焦于“數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間異質(zhì)性分析”，深刻剖析了信息技術(shù)浪潮下數(shù)字經(jīng)濟(jì)的地域差異現(xiàn)象。她不僅運(yùn)用Stata的強(qiáng)大功能，還巧妙結(jié)合Tableau的直觀可視化技術(shù)，生動(dòng)展現(xiàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)在全球及國內(nèi)各區(qū)域的不均衡發(fā)展現(xiàn)狀。通過深入淺出的講解，田老師不僅揭示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的復(fù)雜互動(dòng)關(guān)系，還為識別發(fā)展差距、評估潛在風(fēng)險(xiǎn)及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展提供了寶貴洞見。
友萬科技連續(xù)八年成功主辦八屆Stata中國用戶大會，始終致力于搭建學(xué)術(shù)交流與分享的高端平臺。為回饋廣大Stata用戶多年來的熱情參與和堅(jiān)定支持，本次大會特別設(shè)立了“感恩回饋大獎(jiǎng)”，以表達(dá)最深的謝意。經(jīng)過精心評選，這份沉甸甸的榮譽(yù)最終授予了中國社會科學(xué)院的杰出代表——馮老師。馮老師憑借其在學(xué)術(shù)領(lǐng)域的卓越貢獻(xiàn)和對Stata軟件的深入應(yīng)用，榮獲了Stata/SE V18正版軟件一年許可一套的大獎(jiǎng)。這不僅是對馮老師個(gè)人成就的認(rèn)可，更是對友萬科技與用戶間深厚情誼的見證。我們期待未來繼續(xù)攜手并進(jìn)，共創(chuàng)輝煌！
主講嘉賓左祥太，作為廈門大學(xué)會計(jì)系的優(yōu)秀博士生，不僅在學(xué)術(shù)研究上成果斐然，其論文發(fā)表于《科研管理》、Journal of Cleaner Production及Technology Analysis & Strategic Management等權(quán)威期刊，更有一篇力作入選ESI全球前1%高被引，彰顯了其在學(xué)術(shù)界的深遠(yuǎn)影響力。此外，左博士還是Stata編程領(lǐng)域的佼佼者，獨(dú)立開發(fā)了三個(gè)Stata第三方包——oneclick、onetext、econsig，為Stata用戶提供了極大的便利。
在本次演講中，左祥太博士引領(lǐng)我們探索“Stata文本分析：可能性與局限性”。他首先概述經(jīng)管領(lǐng)域主流的文本分析方法，隨后深入剖析使用Stata進(jìn)行這些分析的優(yōu)勢與局限。面對Python等工具在文本分析中的廣泛應(yīng)用，左博士展示Stata如何通過其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和靈活的編程接口，在保持用戶熟悉度的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)的文本分析任務(wù)。這不僅為Stata用戶提供了新的研究視角，也為文本分析領(lǐng)域注入了新的活力。
主講嘉賓趙俊，作為南開大學(xué)的優(yōu)秀博士生，專注于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的因果推斷研究，以其獨(dú)特的視角和深厚的學(xué)術(shù)功底，在網(wǎng)絡(luò)因果分析領(lǐng)域嶄露頭角。在本次演講中，趙俊博士將深入探討“連續(xù)處置干擾下的網(wǎng)絡(luò)中的因果推理”，挑戰(zhàn)傳統(tǒng)因果推斷框架的邊界。
面對傳統(tǒng)SUTVA假定在網(wǎng)絡(luò)干擾下的失效，趙俊博士提出了基于連續(xù)治療和網(wǎng)絡(luò)干擾的非實(shí)驗(yàn)處置方法，重新定義溢出效應(yīng)為通過網(wǎng)絡(luò)連接的單位所接受處理的加權(quán)平均值。他依托Forastiere等人(2021)的研究基礎(chǔ)，創(chuàng)新性地構(gòu)建了基于廣義傾向得分的估計(jì)量，旨在精準(zhǔn)捕捉連續(xù)處置的直接與溢出效應(yīng)，并允許考慮非對稱網(wǎng)絡(luò)連接的不同強(qiáng)度特性。
尤為值得一提的是，趙俊博士還研發(fā)了一款結(jié)合Stata與Mathematica優(yōu)勢的新命令，該命令集成了線性回歸與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，以估計(jì)個(gè)體與鄰域傾向得分。它不僅支持多樣化的模型設(shè)定，還采用廣義線性模型估計(jì)結(jié)果模型和劑量反應(yīng)函數(shù)（ADRF），并通過自舉法確保標(biāo)準(zhǔn)誤差的精確計(jì)算。演講尾聲，趙俊博士將以一實(shí)際案例為藍(lán)本，詳細(xì)演示該命令的實(shí)戰(zhàn)操作，為聽眾提供從理論到實(shí)踐的指導(dǎo)。
為了更多的資深用戶切身的參與到大會中，我們在會議過程中設(shè)置了投稿環(huán)節(jié)，旨在鼓勵(lì)資深用戶積極參與，共享研究成果。經(jīng)過激烈的角逐與專家評審，本屆大會的優(yōu)秀稿件獎(jiǎng)榮耀加冕于廈門大學(xué)的陳巧雯碩士研究生。她的獲獎(jiǎng)作品《framerge：通過數(shù)據(jù)框進(jìn)行數(shù)據(jù)橫向合并》創(chuàng)新性地解決了Stata數(shù)據(jù)處理中的一大難題。同時(shí)為了表彰陳巧雯同學(xué)的杰出貢獻(xiàn)與卓越成就，我們特別為她準(zhǔn)備了Stata/SE V18正版軟件一年許可一套的大獎(jiǎng)。這不僅是對她個(gè)人努力的肯定與鼓勵(lì)，更是對所有積極參與、勇于探索的Stata用戶的激勵(lì)與鞭策。
我們相信，在陳巧雯同學(xué)等優(yōu)秀用戶的引領(lǐng)與推動(dòng)下，Stata軟件將在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用，為科學(xué)研究與決策支持提供更加堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。同時(shí)，我們也期待未來能夠有更多像陳巧雯同學(xué)這樣的資深用戶參與到大會中來，共同分享研究成果、交流學(xué)術(shù)心得、推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步。讓我們攜手并進(jìn)，共創(chuàng)Stata數(shù)據(jù)分析的輝煌未來！
傳統(tǒng)合并命令如merge和joinby雖功能強(qiáng)大，但受限于硬盤讀寫操作，效率低下，尤其面對大數(shù)據(jù)量時(shí)更顯力不從心。陳巧雯同學(xué)研發(fā)的framerge命令，則巧妙地利用了Stata的數(shù)據(jù)框功能，實(shí)現(xiàn)了在內(nèi)存中的數(shù)據(jù)合并，支持1:1、m:1、1:m及m:m等多種關(guān)系，極大地提升了數(shù)據(jù)處理的速度與靈活性。
此外，framerge還融入了廣義線性模型與自舉法，為結(jié)果模型和劑量反應(yīng)函數(shù)的估計(jì)提供了強(qiáng)有力的支持，確保了數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性。陳巧雯同學(xué)在大會上以生動(dòng)案例，詳細(xì)展示framerge命令的具體操作，讓與會者親身體驗(yàn)這一創(chuàng)新工具的強(qiáng)大魅力。我們衷心感謝所有投稿學(xué)者的積極參與，并期待未來更多精彩研究成果的涌現(xiàn)。
最后，會議在友萬科技公司的徐青青副總經(jīng)理致閉幕答謝詞后圓滿結(jié)束。
聚光燈時(shí)間
（第八屆Stata中國用戶大會合影留念）
（會議準(zhǔn)備中：會議簽到臺）
（會議進(jìn)行時(shí)：嘉賓就座中）
（會議進(jìn)行時(shí)：嘉賓致辭中）
（會議進(jìn)行時(shí)：與會者與嘉賓們交流學(xué)習(xí)）
（會議進(jìn)行時(shí)：放松一刻-會議休息時(shí)間會務(wù)組為參會學(xué)者們準(zhǔn)備了水果和茶點(diǎn)）
（學(xué)術(shù)晚宴時(shí)間：學(xué)者與專家們共進(jìn)晚餐、邊吃邊聊，進(jìn)一步加深交流和認(rèn)知）
“學(xué)以致用無止境，業(yè)精于勤磨匠心”，感謝每一位演講嘉賓的精彩分享，兩天的會議給我們留下了太多美好且值得回味的瞬間，感謝所有與會人員對本屆會務(wù)組的支持與信任；感謝參會嘉賓對Stata中國用戶大會的熱情參與；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)前沿方法研討會暨“第八屆Stata中國用戶大會”在百余位專家及學(xué)者的見證參與下落下帷幕，會議取得了圓滿的成功。再次感謝南開大學(xué)對本次會議大力支持及幫助，期待再次合作。
“喜悅與振奮縈懷，欣慰與感慨銘心”友萬科技將始終把Stata用戶裝在心中，把責(zé)任扛在肩上，盡情的揮灑熱情，搭建橋梁播種未來，期待今年的新朋友，明年變成老朋友，2025年“第九屆Stata中國用戶大會”重聚首，續(xù)新篇！
