新科諾貝爾獎得主的這套方法論,將令你的論文如虎添翼

2021年10月13日04:50:02 科學 1053
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北京時間10月11日下午,瑞典皇家科學院公布了2021年諾貝爾經濟學獎。其中,經濟學家David Card因「對勞動經濟學的實證貢獻」獲一半獎項,經濟學家Joshua Angrist和Guido Imbens因「對因果關係分析的方法論貢獻」獲另一半獎項。

眾所周知,物理、化學、生物學等自然科學高度依賴實驗,但經濟學等社會科學則無法隨心所欲地進行實驗。畢竟,我們不能為了學術研究就貿然讓一國經濟進入「實驗狀態」。

而三名獲獎者的研究都與「自然實驗」有關。諾貝爾官網在頒獎詞中寫道:

他們提供了關於勞動力市場的新見解,並展示了可以從自然實驗中得出關於因果關係的結論。可以說,「自然實驗」推動了經濟學的「可信性革命」。

社會科學中的許多重大問題都涉及因果關係,例如移民如何影響工資和就業水平,長期的教育如何影響一個人未來的收入……這些問題很難回答,因為沒有可用作比較的東西。我們不知道如果移民減少或者一個人沒有繼續學習會發生什麼。

今年的獲獎者證明,通過自然實驗可以回答這些問題,關鍵是要利用偶然事件或政策變化導致不同人群受到不同對待的情況。

由他們開發的框架——通過闡明建立因果關係所必需的假設,已經被研究人員廣泛採用。也增加了實證研究的透明度。可以推斷,採用此類實證研究分析方法的論文定會成為一大熱門。

10月14日19:00~21:00,我們特邀985高校經濟系副教授、博士生導師馬超老師帶來一場直播講座——《從Data出發,做實證分析的常見誤區》,

他將會在「可信性革命」背景下剖析初學者在寫實證論文中常犯的一些誤區。對實證研究論文有畏難情緒或投稿屢屢碰壁的老師或同學,不妨來聽聽這場直播課,沒準困擾你的難題就將迎刃而解!

講座亮點

此次講座非常應景:(1)弗雷德里克研究設計正是對諾獎得主Imbens識別理念的歸納,這一思想將貫穿4次課程;

(2)第一講(Data--->Facts),將從可信性革命角度剖析初學者在寫實證論文中常犯的一些誤區;

(3)第二講(Model--->Knowledge)將會系統闡述什麼是「可信性革命」、「因果推斷」、「實證研究的設計」這些Angrist和Imbens的思想精髓;

(4)第三講(Facts--->Model)系統介紹「因果識別」的理念,這將有助於快速幫助初學者了解現代實證因果推斷的邏輯,避免走了彎路;

(5)最後一講(Data--->Facts--->Model--->Knowledge),馬超博士將總結三步,結合他在權威期刊發表論文的一些經驗教訓,分享如何用最簡單的方法做一個「可信」的實證研究,以及一些寫作投稿過程中的心得。

希望給到那些對定量技術有抵觸情緒、或者目前在投稿屢屢受挫的同學在科研寫作中一些啟示。

講師介紹

馬超,985高校經濟系副教授,博士生導師,東南大學「至善青年學者」。 耶魯大學公共衛生學院博士後(Postdoctoral Fellow),同時任全球勞工組織(GLO, Global Labor Organization)研究員。他長期從事健康經濟學、微觀應用計量、衛生政策管理等方面的研究工作,以第一作者身份在Journal of Economic Behavior & Organization、Population Research and Policy Review、《經濟學(季刊)》、《中國工業經濟》、《管理科學學報》等經管類權威刊物上發表學術論文多篇。主持國家自然科學基金面上項目1項、青年項目1項,江蘇省自然科學基金1項。

課程將採用直播方式,可在線互動答疑。

限時1元,立即掃碼預約。

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課程大綱

弗雷德里克研究設計三部曲之一:從Data出發,做實證分析的常見誤區

1、弗雷德里克研究設計三部曲簡介:

你以為的實證論文是Data到Knowledge的一蹴而就,抑或只是對統計軟體結果的描述?實則你忽略了藝術性的關鍵兩步

2、那些啼笑皆非的例子

3、關鍵假設

4、關鍵性質

5、初學者對回歸分析理解上的幾大常見誤區

報名後,你還將享受以下四項權益:

1.專屬學習交流群:群內將統一進行上課提醒和課後問題收集回復;

2.課中互動答疑:馬老師將在課上針對大家問題進行細緻回答;

3.課件資料免費領:免費領取馬老師授課講義,溫故知新;

4.課後免費回看:隨時隨地,想學就學。

立即掃碼預約

10月14日馬超老師和你不見不散!

後續,我們還會推出馬超老師主講的三次《能用最簡單的實證方法發表社會科學權威SSCI嗎?—經典範例的解讀 & 實踐中的一些彎路與經驗》進階專欄課,感興趣的同學可以關注。

《能用最簡單的實證方法發表社會科學權威SSCI嗎?—經典範例的解讀 & 實踐中的一些彎路與經驗》課程大綱

二、弗雷德里克研究設計三部曲之二:從Model到Knowledge,你理解了你的問題嗎?

1、可信性革命下的因果推斷理念

2、什麼是實證研究的「設計」 (Design-based vs. Model-based)?

3、實證研究的因果為何物(Property vs. Comparison)?

4、回到休謨:為何實證論文需要mechanism?

三、弗雷德里克研究設計三部曲之三:從Facts到Model,Identification更是門藝術!

1、實證分析中的關鍵步驟identification為何物?

2、拆解不同的識別策略

四、弗雷德里克研究設計三部曲之回歸主題:從Date到Knowledge的故事,只用OLS發表權威SSCI的範例與經驗教訓

1、範例解讀:以AER經典論文為例

2、經驗教訓:以本人在JEBO上的發表為例

3、總結:回到弗雷德里克研究設計導圖,你忽略了哪一環?

你也可以把講座分享給好友一起學習哦~

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