三农学术周报（第86期）| 从数据资源到数据处理，从实证分析到论文写作，这一篇全都搞定！

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数据seminar

本文为大家介绍如何使用 Python 基于经纬度生成地理散点图和热力图，速来围观。

3.1.4  饱和模型、主效应和其他回归讨论

刘西川阅读写作课

年轻朋友在学习经济学的过程中，最好能从理论运用的角度来检查和审视自己的学习过程及结果。学习，除了知识点和方法技术，在运用理论的过程中更应关注知识的一般性、系统化和开放性。

年轻朋友在论文写作过程中，常常把握不好写文章的重点、难点、顺序以及相关规范等问题。在这篇推文中，笔者将与年轻朋友一起分享一些如何动手写实证文章的个人经验。

可以从三个方面来总结摘要写不好的具体表现。第一个方面是摘要的一般构成；第二个方面是论文或作者的个体性；第三个方面是摘要的概括性。如何破解上述难题？以下是本人的思考和心得体会！

引言写不好，有如下几种具体表现：1.缺乏论证；2.进入主题太慢；3.研究问题不明确；4.理论价值或政策意义缺乏针对性；5.不够精练；6.试图用复制蒙混过关。如何破解上述难题？以下是本人的思考和心得体会！

文献综述写不好，有如下几种具体表现：第一、写文献综述的“大忌”就是偏离了提出和论证问题的轨道；第二、分析中缺少假说，这是硬伤；第三、分类不合理，导致无法进行进一步的比较和分析；第四、没有比较，进而无法揭示已有认识的分歧；第五，论证乏力，无法提出明确改进的方向。如何破解上述难题？以下是本人的思考和心得体会！

Python大数据分析

scikit-learn作为经典的机器学习框架，从诞生至今已发展了十余年，但其运算速度一直广受用户的诟病。而今天我要给大家介绍的知识，可以帮助我们在不改变原有代码的基础上，获得数十倍甚至上千倍的scikit-learn运算效率提升!

连享会

tuples 命令的主要作用是从给定列表集合中抽取所有的真子集。当我们利用 tuples 命令从众多控制变量中筛选出我们满意的组合时，就能够解锁 tuples 的进阶用法了。

在实证分析中，我们总是无法将全部控制变量加入到回归方程中，进而不可避免的会面临遗漏变量导致的内生性问题。为此，Oster (2019) 基于处理效应与不可观测变量的关系可以由处理效应与可观测的变量的关系推出这一假设，完善了遗漏变量偏差的稳健性检验方法。

事实上，类似的争论已经持续了多年。摆在大家面前的有两条路：其一，放弃 p 值，寻求更好的统计指标和推断方法；其二，仍然使用 p 值，但要谨慎，不要过度甚至错误解读。第二种方案属于改良派思想，易于接受。今天要介绍的这篇论文便是按此路径尝试的一篇佳作。作者给出了一些颇具实操性的建议，尤其是强调「经济显著性」这一概念，这往往是追求 p 值的论文中现有讨论，甚至被完全忽略的问题。

在实证分析中，我们通常需要控制某些变量来缓解遗漏变量问题，例如公司年龄 (age) 和公司规模 (size)。不过，当我们同时控制了公司固定效应和时间固定效应后，公司年龄与固定效应会存在共线性问题。通过下文的分析，我们认为在实证研究中，需要将公司年龄的对数作为控制变量纳入到模型中。

研究者可以用SampleFilter 对表现不佳的子样本进行分析，从而更快的找到回归结果不符合预期的原因。本文首先对 SampleFilter 的基本思想进行介绍，然后使用 Stata 重写该项目，并提供了 Stata 使用范例。

功夫计量经济学

工具变量法（IV）是解决内生性问题的一种经典方法，规范地对工具变量的合理性进行说明是一篇IV论文至关重要的部分。

计量经济学

本文介绍了PSM-DID的基本理论及实证操作。

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