文章主要讨论了计量经济圈相关的话题,包括社群的建立、热议的话题如计量工具的使用以及相关软件和语言的争议等。同时介绍了不同的经济学软件或编程语言的适用情况和优势。
计量经济圈组织了一个计量社群,具有热情互助、前沿趋势最多、社科资料最多等特点,适合积极进取和有强烈研习激情的中青年学者交流探讨。
计量经济圈社群中热议的话题包括Stata等计量工具的使用、社科研究的失业问题以及人工智能在经济学中的应用等。
在经济学研究中,Stata是主流工具之一,但在人工智能等新技术冲击下,其主导地位受到挑战。同时,学界对Stata、R、Python等软件和编程语言的使用趋势和优劣存在争议。
Stata适合应用微观经济学中的基础回归方法,R在统计学领域受欢迎,MATLAB在宏观经济学和计量经济学领域更为常见。Python是更为一般化的编程软件。
建议有志于从事经济研究尤其是计量经济学研究的学者加入计量经济圈社群交流探讨,互相学习和成长。
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所有计量经济圈方法论丛的do文件, 微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.
群友们在微信群中热议了一个话题,起因是有人看到了一个帖子,其中提到亚马逊公司新任首席经济学家Chris Nosko声称:那些只会使用Stata而不会编写生产代码的经济学家,很快就会找不到工作的。
其实不只是用什么软件的问题,就连社科研究本身就被质疑过会失业,参考:1.社科会失业? 现使用LLM可自动化社科研究的整个过程, 从数据生成到因果假设的检验等,2.阿里达摩院前沿研究: GPT-4已能取代搞纯数据定量分析的研究人员! 关键成本极低!3.最新: 学或做量化金融和量化交易的人员估计得失业! ChatGPT文本基础上的策略完胜!
在2017年发表于AEA PP的论文《Replication and Economics Journal Policies》中,作者详细阐述了经济学家在研究中常用的软件工具。而在StackExchange网站上的相关讨论提供了最新的数据,参考:
Most common programs used by Economist, https://economics.stackexchange.com/questions/5853/most-common-programs-used-by-economists
从讨论和论文统计中可以明显看出,Stata在众多软件中占据主导地位,因此对于有志于从事经济研究的学者而言,掌握Stata的使用无疑是一项极具价值的技能。与此同时,统计学家更倾向于使用R语言(对此表示赞同),开源软件的优势不言而喻。
在““抄代码”没有之一, 迄今为止见到过的最酷的经济学实证文章结果复现数据库!”网站收集的超过1400项研究中:Stata的使用频率高居榜首,有超过900项研究使用了Stata。紧随其后的是MATLAB,被280多项研究所采用;SAS和GAUSS各有大约60项研究使用;Excel大约有50项;R和FORTRAN各有大约30项;Mathematica有19项;EViews有18项;z-Tree有16项;Dynare有15项;RATS有12项;C有8项;C++有6项;Python和SPSS各有5项。总共有26种软件或编程语言在超过一项研究中被使用。
而且Stata也有自救行动:1.突发: Stata最为激烈的自救行动! 在大语言模型GPT等攻势下不得不为之!2.Stata18 MP版永久版可安装使用! 相对于17版确实有功能完备太多!3.Stata18版本对外发布了, 里面提供了30个让学者激动的新程序板块!
因此,从这个角度来看,如果从事经济学研究,尤其是应用微观经济学领域,Stata仍然是主流工具,在学术界不太可能会很快遭遇失业的风险。然而,对于那些希望在业界谋求职位的人来说,仅仅掌握Stata是不够的,还需要学习一些其他编程语言或软件。在人工智能工具的辅助下,编写代码如今变得异常简单。对于那些使用宏观模型的研究者来说,Dynare等软件更受青睐。与EViews相比,Stata的一个显著优势在于它能够轻松地通过do文件或日志文件记录工作过程。值得一提的是,至今仍有一些研究者在使用Fortran语言。随着时间的推移,研究的热点不断变化,软件的使用趋势也随之演变。对于Stata等软件未来是否会整合人工智能(AI)功能,我们可以持乐观态度。毕竟,虽然未来的发展充满了不确定性,但同样也蕴含着无限的可能性和机遇。
一些学术期刊,比如Journal of Applied Econometrics和Journal of the American Statistical Association),在它们的编辑委员会中特别设立了职位,以确保已发表的研究成果具有可重复性。然而,要求期刊为每个主题和每种软件配备专家来检验所有投稿的可重复性,可能有些不切实际。
总之,
Stata更适合那些在应用微观经济学中经常使用基础回归方法的用户。它提供了大量的“预设”功能,但如果需要实现那些不在“预设”范围内的功能,编程可能会变得相当复杂。在统计学领域,R非常受欢迎;而在应用微观经济学中,Stata则更受青睐。在宏观经济学和计量经济学领域,MATLAB似乎更为常见,但R在计量经济学中的应用也在逐渐增加。Python是更为一般化的编程软件。
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