关于我们

我一直有做笔记的习惯。高中的时候，曾用老妈做鞋的锥子和绳子自制过一个超级厚的本子，名曰「超级宝典」，里面分门别类地记录了各种数理化问题和「考题猜测」。有几次碰巧就是期末考试或模拟考试的题目，甚是得意。

读博士期间，这个习惯更是被不断加强，因为我在导师的「诱导」和「逼迫」下，学会了用 LaTeX 写东西。看着编译后漂漂亮亮的笔记，很有成就感。陆陆续续地写了 OLS、MLE、GMM 和 Panel Data 的笔记，配以 Stata 实操范例，居然被不少认识和不认识的朋友索要，说是我写的东西很容易看明白，甚至比有些教科书上的内容还容易理解。我半信半疑中还是受了不少鼓舞，于是写了更多的笔记，也同时通过「金禾经济论坛」(我维护了 1 年多，后来服务器坏掉了，只好作罢)和「人大经济论坛」分享出来。那时候印象颇深的是聂辉华的「白沙在线」网站，闪耀着思想的光芒，让我这类技术控很是羡慕。

这个习惯有诸多裨益。一是让我能系统梳理和思考学过的东西；二是让我的口头表达能力大幅提升。我小时候性格腼腆，到四年级时，被老师叫起来回答问题还经常腿抖，搞得坐在我后面的同学调侃说，我一站起来回答问题，她的桌子就好像地震了。后来才明白，紧张通常是因为自己没底气。经过深思熟虑写过笔记的知识点，通常都会脉络清晰，重点突出 (这是 LaTeX 的好处)，讲起来自然也就不费劲。

入职岭南学院后，我有好几门课都是自己编写讲义，年年更新，内容不断充实。到了 2009 年，索性录制了一套 Stata 视频教程 (共计 120 多个小时)，以免自己反复讲那些基础的内容。这些年去不少学校讲课，学生们告诉我，他们现在还在看我十多年前录制的视频，让我很是满足。

2016 年前后，我也动了做公众号的念头。一方面是为了赶时髦，但更深层的原因在于 —— 写公众号是逼迫自己不断思考、与时俱进的推手 —— 你搭起了戏台，总不能三天打鱼两天晒网吧。

我觉得要起个有点「特色」的名字。自己拟定了几个，都觉得不满意。后来和太太商议，她提议我群力群策。我在有 500 群友的「Stata 学习」群里征集公众号名字。大家提了几十个，比如：Stata大教室、iStata、连老师的计量课、跟连老师学计量、中国 Stata 俱乐部 ……，不一而足。当然，其中就包括「Stata 连享会」，也是最终被高票选定的。一是好记，朗朗上口；二是日后想涵盖更多内容时，可以改名为「连享会」。

接下来就是「内容」和「形式」的问题。最初的几篇推文是用「秀米」之类的所见即所得的软件做出来的，虽然效果不错，但需要浪费大量时间在「排版上」，让我们无法专注于内容。机缘巧合，在 2006 年的 Stata 用户大会上，春涛的得意门生薛原向我推荐了 Markdown，让我惊呼这就是我想要的写作工具呀！在先后解决了图床和数学公式录入问题后，连享会的公众号文章看起来与 LaTeX 排出的学术论文不分仲伯。最重要的是，大家可以专注于内容，不必在「形式」上浪费时间。

推文的选题也颇具挑战。我曾看过乔布斯的一段视频，有人质疑他是否真正懂得 Java？他没有正面回答，而是说「我们做产品的思路是，先搞清楚用户需要什么，然后考虑如何满足甚至超预期地满足这些需求；而不是说，我们有个很牛叉的技术，然后想着如何利用这个技术去做一个产品来推销给消费者」。大道至简，殊途同归！这与我们做论文、写推文何其相似呀！

得益于我们都在科研第一线，又在每期的课程中应对几十上百个 问题，能够相对清晰地知道大家需要什么。我也会定期翻阅各个领域的 Top 期刊和 Stata Journal，逛 stackoverflow.com 论坛，搜 github.com，以便了解最新动向和大家的「痛点」。目前的选题很好地平衡了「雅」与「俗」的问题。比如，但凡涉及「结果输出」、「数据处理」的推文阅读量都很高，但介绍最新计量模型尤其是理论计量进展的推文阅读量往往较低。曲高和寡，也是很自然的事情。但我们必须保持 2-3 成的推文具有前沿性和复杂性，否则久而久之大家会失去斗志，也会丧失追求新知的乐趣和兴趣。

时至今日，若在百度里搜索「连享会」，会显示「百度为您找到相关结果约 1,280,000 个」，但是五年前这个数字几乎为零。过去的五年中，连享会发布了 600 多篇推文，20 多个 Stata 程序，粉丝已经接近 10 万人。同时，连享会在知乎上回答了 150 多个问题，发布了 450 多篇推文，累计阅读（播放）总数 6,785,935 次，获赞 20,481 次、被收藏 60,294 次，关注者 94,000 多人。

这些数字背后凝聚着连享会 300 多位助教和十多位老师的思考和心血。一篇推文，从选题到修改、审核以致最终发出来，平均要经历半个月左右的时间，有些推文甚至耗时数月。这保证了「连享会」的推文品质一直众口皆碑，因为大家能感觉到作者是「用心」在写，而不是为了交作业。

我们的助教们来自五湖四海，通过连享会的每一次专题课程聚首，一起答疑、一起讨论。小伙伴们让我真正体验到了「学以致用」的妙处。2021 年 1 月份的寒假班里有两位素未谋面的小女生，一位就读于香港中文大学，一位就读于厦门大学，虽然至今仍未见面，却在前两日欣闻二人合作的论文已经被 China Economic Review 接受了。

开设 2018 年寒假班时，福州大学的游万海博士还是连享会的学员，但从 2020 年 1 月至今，他已经在连享会主讲了两期「文本分析与爬虫」专题课程，还讲授过多期小直播课，深受学员喜爱。

连享会的推文同步发布于公众号「连享会」(ID: lianxh_cn) 和「连享会主页」( https://www.lianxh.cn，在浏览器中输入 lianxh.cn 即可)，也同时在「连享会码云」( https://gitee.com/arlionn 和 https://gitee.com/lianxh ) 放置了 400 多个仓库，涉及各类新方法的 Stata, Python 和 R 代码，几十篇论文的重现资料等。

时至今日，我们把「连享会」定位为学术研究的交流和分享平台。我叮嘱我的学生不要只学 Stata，还要学一下 Python 和 R。日后的技术进步会越来越快，这意味着，我们需要花更多的时间学习和理解技术性的东西，但这显然会挤占深入思考的时间。然而，若能从多个渠道取长补短，则可以很好地平衡这个矛盾：「自己造一些别人造不了的轮子，其他的轮子让别人去造吧」。

连玉君  |  lianxh.cn
2021 年 7 月 7 日夜于广州