为培养学生的创新精神和实践能力，提升学生的学术素养和综合素质，2024年7月1日-7月4日，国际经济与贸易学院面向本科生、研究生举办了劳动与实践周系列活动——计量软件培训短期课程。本次活动邀请到对外经济贸易大学余心玎教授、张国峰教授和南开大学金威助理教授等三位嘉宾主讲。
专题一：Stata基础1
本专题由对外经济贸易大学余心玎教授主讲。在讲座中，余教授首先介绍了计量经济学最基础的知识要点，并通过易懂的例子讲解了计量经济学中线性回归模型的数学表达、几何表示、OLS估计。第二部分，余教授讲解了OLS回归在Stata中的实现、结果的呈现、内生性问题的解决等。最后，她介绍和演示了Stata软件的界面分区以及do文件编辑器、命令窗口的使用，并通过基础的code命令演示了Stata的基础应用。
专题二：Stata基础2
在第二讲中，余心玎教授介绍了Stata中如何进行浏览数据、观察变量取值的分布情况、统计符合某一条件的数值、生成删除置换变量、保留变量或观察值、数据类型转换、文本编辑、数据结构化处理、序数引用、循环回归以及简单画图等二十余种基础命令。接着，余教授结合其本人的研究论文——中美贸易对美国就业率的影响，分享了Stata的实际应用场景，展示了在论文写作中故事讲述和Stata分析相互结合的应用场景，充分体现了Stata在科研论文写作中的魅力，提升了同学们对于科研探索与研究的兴趣。
专题三：DID、IV等在Stata中的具体应用
本专题由对外经济贸易大学张国峰教授主讲。张教授主要讲授了内生性问题的识别与解决、工具变量的识别条件与工具变量法在实证中的步骤、双重差分模型的基本原理与平行趋势检验等常用的实证研究方法。首先，张教授从理论层面分析了内生性问题的来源，通过将残差项分类甄别模型中的内生性问题。接着，他介绍了在计量中解决内生性问题的方法——工具变量法（IV），从理论上阐述了工具变量的识别条件，并教授了如何在Stata软件中应用两阶段最小二乘法实现两阶段回归以解决内生性问题。随后，张教授结合自己的实证经验，针对IV中系数估计值与OLS中系数估计值存在较大差异的问题进行探讨，解答了同学们的疑惑。最后，张教授介绍了双重差分模型（DID）的应用场景，如何在Stata软件中进行平行趋势检验，并传授了作图经验。
专题四：引力模型、PPML等在Stata中的具体应用
本专题由南开大学金威助理教授主讲。金老师以“Gravity Meets Stata: Theory and Application”为题授课，详细地讲述了国际贸易领域的经典模型——引力模型和高维固定效应面板泊松模型（PPML）。首先，金老师介绍了引力模型的概念、内涵及发展，用生动的的故事引入主题。接着，金老师主要讲述了引力模型发展过程中的四个主要模型框架，阐述了模型的考量纬度、重要假设以及变化与关联，强化了同学们对引力模型的理解深度。随后，他从实证的角度带领大家了解如何在Stata软件中构建引力模型，如何查找双边贸易成本、关税、法律渊源等相关数据，教给大家Stata软件中引力模型的常用代码，并针对如何设置固定效应、对标准误的调整估计等重点问题进行了讨论。最后，金老师围绕处理零值贸易的方法展开讲述，揭示了实证中的常见误区，指出应用PPML模型处理更为稳健，并介绍了如何在Stata软件中建立PPML模型及后续如何对方程求解。
本学期劳动与实践周计量软件培训短期课程为同学们架起了理论与实践的桥梁，不仅加深同学们对经济学基础理论的理解，更培养了同学们使用计量软件进行实证分析的实操能力，引导同学们将经济学理论与实证方法紧密结合起来，在实践中求真求实。本期课程邀请三位校外嘉宾由浅入深地教授计量课程，从Stata基础到实证经典方法再到复杂模型，在短期内为同学们搭建计量经济学实证分析体系，帮助同学们进一步提升经济学素养，筑牢科研基本功，激发学术热情，开拓思维与视野。
附：部分学生体会
龚心语 中澳23-3：
通过参加为期四天的Stata软件培训课程，我由浅入深地了解到Stata这套统计分析软件在处理具体问题时的方法，以及对应的适用模型。在课程的前两天，余心玎老师以现实生活中简单的场景来向我们讲述Stata在线性回归中的应用。授课过程中，余老师还分享了写论文时搬运并整理Stata表格的小技巧，以及“先讲好故事，再以回归结果收尾”的人性化思路。后两天则分别由张国峰老师和金威老师来讲述Stata更为具体的应用。张老师重点说明了如何通过控制“核心解释变量”来处理内生性问题，如何通过“聚类”到一个维度来处理显著性问题，以及IV、DID模型的应用。金威老师则介绍了Gravity Equation，从双边贸易的引力模型导入，再到引力模型的背景、类别以及相应的公式，让我对此有了较为全面的认识。这四天的课程内容丰富翔实，三位老师的课堂氛围也很轻松活跃，不单单给我带来了知识上的收获，还让我对于实证经济学以及国际贸易有了更加深入的理解。
宋雨涵 中澳22-2：
我参加了张国峰老师的课程。张老师讲述了建立模型中内生性问题的底层逻辑，从公式的角度严谨地为我们解读了估计量无偏性、显著性的定义。接着，老师依照这一底层逻辑为我们介绍了解决内生性问题的途径——工具变量法，包括工具变量的选取条件、注意事项等，并通过实例生动地阐释了在实操过程中可能遇到工具变量估计系数远大于OLS估计系数的原因。最后，老师介绍了DID双重差分模型，进一步解释DID模型中假设的平行趋势假设，并讨论了这一假设在现实应用中的重要性。为了加强理解，他还通过图示展示了在平行趋势假设成立和不成立时，DID模型结果的差异。通过这次课程，我们不仅理解了内生性问题及其解决方法，还系统掌握了DID双重差分模型的理论与实操。整节课内容丰富、逻辑严谨，为我们的经济学研究奠定了坚实的基础。
何乐雅 经贸23-2：
张国峰老师带着我们推导了DID模型，并示范了如何在stata上操作。老师的推导非常详细，写满了两个黑板。在老师的讲解中，我了解了内生性和显著性的基本内涵，以及如何证明判断内生性和显著性的方法，还学到了工具变量该如何设定、如何使用。双重差分法（DID）是一种统计方法，主要用于评估某一事件或政策的影响程度，用于那些无法进行随机实验的场景。DID关键假设包括个体处理稳定性假设和平行趋势假设。前者假设实验参与单元的行为相互独立，后者则要求在没有策略干预的情况下，对照组和实验组待解释变量之间的差异不随时间变化。参加完计量软件培训的短期课程，感觉就像是开启了一扇新世界的大门。那些原本看似复杂难懂的统计方法和数据分析技巧，在老师们的耐心讲解和实操演示下，竟然变得生动有趣起来。每一个公式、每一个步骤，都像是拼图游戏中的一小块，慢慢地组合在一起，形成了一幅完整的数据分析图景。
撰稿：吴珏君 石烁
一审：王峰 易彦
终审：李瑞琴
