热烈祝贺“第八届Stata中国用户大会”在南开大学成功举办并取得圆满成功！

东北财经大学的王维国教授在第八届Stata中国用户大会上，以“清洁能源发展的健康效应—以西气东输工程为例”为题，深刻剖析了能源消费与环境污染对公众健康的挑战。他通过西气东输二线工程的实证研究，展示了清洁能源如何有效改善公众健康。研究发现，该工程显著提升了沿线地区的公众健康水平，尤其对城市居民和老年人群体的健康改善更为显著。这一效应主要通过家庭能源结构优化、企业污染减排和城市环境质量的提升实现。此外，“煤改气”政策进一步增强了工程的健康效应，降低了医疗支出并促进了就业。王维国教授的研究为深化能源供给侧结构性改革、推进健康中国战略提供了宝贵的政策启示，强调了清洁能源在促进经济可持续发展与社会福祉提升中的重要作用。

厦门大学党委常委、副校长方颖教授在会上分享了关于“A Quasi Synthetic Control Method for Nonlinear Models With High-Dimensional Covariates”的前沿研究。该研究旨在增强传统合成控制方法的灵活性，以更精准地估计平均处理效应（ATE）。方颖教授提出了一种基于指数模型框架的准合成控制方法，该方法能有效应对包含高维协变量的非线性模型。通过结合最小平均方差估计（MAVE）方法估计参数，并运用LASSO类程序筛选高维协变量，该研究实现了对ATE估计的进一步优化。

研究不仅推导了协变量维度有限及发散情况下ATE估计量的渐近分布，还设计了一种合理的Bootstrap方法以获取置信区间，并提供了相应的理论证明。针对协变量维度远超样本量的情况，方颖教授建议使用基于距离相关性的稳健型确定独立筛选程序先降维，再应用MAVE方法估计参数。

通过蒙特卡洛模拟实验，该研究验证了所提估计量和Bootstrap程序的有限样本性能。此外，方颖教授还通过重新分析国家支持工作示范项目的数据，展示了该方法的实际应用价值，为政策评估提供了有力工具。

19日下午，南开大学王群勇教授担纲大会主持，以其深厚的学术功底与卓越的主持能力，引领与会者深入探讨了统计与计量经济学的前沿议题，为大会的顺利进行和学术交流的深化发挥了关键作用。

南开大学的张晓峒教授在研讨会上，就“新质生产力测度与评估方法”这一主题展开了全面而深入的探讨。他首先回顾了新质生产力这一概念的起源与发展，强调了其在当代经济体系中的重要地位及其对经济增长和社会进步的深远影响。随后，张教授详细剖析了当前新质生产力研究的现状，指出了在测度与评估过程中存在的诸多挑战与难题，如指标选取的合理性、数据收集的准确性、评估方法的科学性等。

针对这些问题，张教授提出了一系列具有前瞻性和实用性的建议。他特别强调了建立统一、规范的测度与评估体系的重要性，认为这不仅能够提高新质生产力研究的准确性和可比性，还能为政策制定者提供更为科学、客观的决策依据。在此基础上，张教授进一步建议国家统计局将“新质生产力发展指数”纳入官方统计范畴，作为定期生产和发布的重要产品。他认为，由国家统计局来承担这一任务，可以确保数据的权威性和公信力，避免民间发布可能带来的数据混乱和误导。

此外，张教授还就如何完善新质生产力测度与评估方法提出了具体建议，包括加强跨学科合作、引入先进技术手段、建立动态调整机制等。他希望通过这些努力，能够推动新质生产力研究的不断深入和发展，为我国的经济转型升级和高质量发展提供有力支撑。

上海财经大学经济学院院长周亚虹教授分享了其研究——“Identification and Estimation of Average Causal Response Function in a High Dimensional Sample Selection Model”。他指出，ACRF是评估具有剂量函数的治疗效应的有力工具，特别是在治疗具有内生性时尤为重要。本研究聚焦于如何在存在样本选择和高维控制变量的情况下，对ACRF进行有效的识别与估计。

周院长团队通过构建包含多个冗余参数的Neyman正交矩，结合双机器学习方法和典型的非参数技术，创新性地提出了估计器的估计方法。他们不仅推导了所提估计量的渐近性质，还通过蒙特卡洛模拟验证了其在有限样本下的良好表现。这一研究成果不仅丰富了高维数据下因果推断的理论体系，还展示了其在实际应用中的潜力。

此外，周院长还强调，他们的识别与估计方法具有良好的可扩展性，能够轻松应对更复杂的样本选择机制。作为实证研究的应用，他们利用该方法分析了美国Job Corps数据，评估了居住成分对个体的异质性影响，为政策制定者提供了新的视角和见解。这一研究不仅深化了对因果关系的理解，也为实际政策制定提供了有力的数据支持。

山东大学陈强教授在演讲中深入剖析了“断点回归的两大分析框架及Stata应用”，这一方法被誉为准实验因果推断的关键利器。连续性框架根植于潜在结果条件期望连续性的假定，广泛适用于实证研究领域，为学者提供了强有力的分析工具。而局部随机化框架作为新兴力量，创新性地假设在断点附近狭窄区间内，驱动变量可视为随机分配，这一观点为因果关系的识别开辟了新路径。

陈教授不仅详尽阐述了两大框架的基本原理与技术细节，包括识别策略、估计方法及统计推断，还通过蒙特卡罗模拟直观展示了它们在处理实际数据时的差异与优劣。结合Stata案例，他进一步加深了听众对理论知识的理解，并展望了断点回归设计在不同研究领域的广阔应用前景。此次演讲不仅是一次学术的盛宴，更为参会者带来了实用的研究工具和深刻的学术启示。

中山大学的周先波教授在大会上以“Estimating Interaction Effects in Probit Model with Endogenous Regressors: eivprobit”为题，介绍了其最新研究成果。针对含内生解释变量及交互项的Probit模型中交互效应的估计问题，周教授与合作者已在Zhou and Li (2021)中提出了稳健的估计方法。然而，当样本量庞大时，传统估计与检验过程耗时较长。

为解决这一问题，周教授团队开发了新的Stata命令“eivprobit”，该命令能高效实现Zhou-Li方法，显著缩短计算时间。此外，“eivprobit”还具备估算两个交互解释变量的边际效应及含平方项解释变量的二次效应的功能，极大地拓宽了模型的应用范围。

“eivprobit”的估计基于控制函数法，通过非参数自助法（nonparametric bootstrapping）获取估计效应的标准误，确保了估计结果的稳健性。有限样本蒙特卡洛模拟显示，相较于忽略内生性或IV-Probit估计中直接处理交互项的常用方法，如Ai and Norton (2003)的估计器，“eivprobit”在估计交互效应时表现更佳，为处理复杂计量经济模型提供了强有力的工具。

来自中南财经政法大学的李占风教授携手宁瀚文教授，共同呈现了题为“Causal mediation analysis with multiple mediators and censored outcomes by GAN approach”的精彩演讲。该研究聚焦于社会与医学科学中至关重要的带删失结果的中介模型分析。面对数据固有的删失特性，传统模型常依赖于线性、同质性和正态性等假设进行估计，但这些假设往往难以契合现实问题的复杂性，从而限制了因果分析的说服力。

研究团队独辟蹊径，将因果中介分析置于反事实框架内，并创新性地将之转化为图像处理中常见的神经风格迁移问题。依托生成对抗网络（GANs）在神经风格迁移领域的卓越能力，他们提出了一种全新的GAN基模型——生成对抗删失中介网络（GACMN）。该模型巧妙运用ReLU激活函数，并设计了特定的多通道网络结构，以实现在处理多个中介变量的同时，有效模拟删失结果机制。此外，团队还构建了新颖的极小极大优化问题，以引导模型精准捕捉数据底层模式。

通过GANs的强大功能，该模型从根本上放宽了传统模型的严格假设，为中介效应的精确估计及复杂数据背景下的推断提供了有力支持。研究团队利用合成数据集与现实数据集进行数值验证，充分展示了其方法的优越性能，为因果中介分析领域注入了新的活力与可能性。

各位专家的演讲精彩纷呈，给大家带来很多启发和思考，在每一个主题演讲结束后学者们都会积极的去提出自己的问题和见解与专家们进行探讨，真正的做到面对面的交流，体现了举办本届大会的初衷。在圆桌会议上专家与学者们进行更深一层的讨论“条形图未能添加误差条、sdev 和 95%ci”，“直方图只能显示一个组，但未能将两个组结合起来”，“Dtable，未能在表格第一行添加更多系数”，“实验设计，在 stata 中找不到可用函数。“fsdesign "是一个不错的选择，但没有公布 ”。等等，激烈的互动和讨论中，让现场所有参会嘉宾都大有收货！

（从左至右为陈强教授、刘迪博士、周先波教授、彭华博士、李占风教授出席了圆桌会议）

第二天上午，第八届Stata中国用户大会在南开大学李宝伟副教授的主持下拉开帷幕。李教授以其深厚的学术功底和风趣的语言风格，为接下来的精彩演讲营造了良好的氛围，引领与会者共同探索计量经济学的最新前沿。

会议第二天的清晨，随着StataCorp LLC首席计量经济学家刘迪博士的登台，一场关于“Treatment-effects Estimation Using Lasso”的深入探讨正式开启。刘迪博士指出，处理效应估计器能从观测数据中提取因果洞察，而Lasso则适用于需控制众多潜在协变量的情况。传统处理效应模型面临两大必要假设之间的固有冲突：条件独立假设往往需要模型中纳入众多变量方能满足，而重叠假设则可能在变量较少时更易达成。

为解决这一难题，刘迪博士详细介绍了Stata中的telasso命令，该命令通过Lasso进行模型选择，从而在高维控制下精确估计平均处理效应。telasso的独特之处在于其不仅能抵抗模型选择错误，还具备双重稳健性，这意味着仅当结果模型或处理模型其中之一被正确指定时，估计结果依然是可靠的。这一创新方法为研究者们提供了更加灵活且强大的工具，以深入探索复杂数据背后的因果关系。

浙江大学张川川教授在“Recent Updates on Econometrics of Program Evaluation”演讲中，以风趣幽默的方式，概述了过去三十多年项目评估计量经济学的飞跃式发展。他强调，随着计量软件技术的革新与数据资源的爆炸式增长，经济学实证研究迎来了前所未有的变革，不仅重塑了研究范式，也深刻影响了经济学的教学与科研生态。

张教授特别指出，近五年来，DID（双重差分法）、IV（工具变量法）、RD（断点回归法）等主流方法不断焕发新生，一系列新的计量理论成果如雨后春笋般涌现。这些进展不仅细化了原有方法的理论基础，增强了其应用实践的广泛性和准确性，更激发了项目评估计量经济学的新一轮探索热潮，推动了该领域向更高层次迈进。张教授的演讲，以其独特的幽默感，让复杂的计量经济学理论变得生动有趣，令听众受益匪浅。

南开大学王群勇教授的演讲中，深入探讨了“异质性与内生性同行效应模型及Stata应用”，这一前沿课题为理解个体间复杂互动提供了新的视角。他强调，传统空间计量模型中的邻接矩阵外生性假设，在涉及社会与经济网络时显得局限。为此，他创新性地提出了两种模型——异质性同行效应模型与内生性同行效应模型，并开发了相应的Stata命令snreghnet与snregenet，极大地丰富了实证分析工具库。

snreghnet通过灵活捕捉模型中的行与列异质性，允许研究者更精确地分析不同个体间相互影响的异质性特征。而snregenet则更进一步，采用两阶段工具变量估计法，有效解决了同行效应可能导致的内生性问题，同时借助野蛮自举法精确计算标准误差，增强了统计推断的稳健性。

这两项贡献不仅为同行效应研究提供了强有力的实证支持，也为社会学、经济学等多学科领域的网络分析开启了新的篇章。

20日下午，第八届Stata中国用户大会亮点纷呈，首次设立的青年学者论坛由山东财经大学颜冠鹏讲师担任主持，为青年才俊搭建了学术交流的新舞台。

颜冠鹏讲师，作为山东财经大学青年学者中的佼佼者，携其深厚的计量经济学研究背景与卓越的编程能力，亮相于Stata中国用户大会的青年学者论坛。他拥有山东大学经济学院数量经济学博士学位，专注于计量经济模型及应用，尤其擅长通过编程解决复杂经济问题，已自主研发Stata命令如rcm和synth2等，展现了非凡的技术实力。

在本次论坛中，颜冠鹏讲师以“xtteifeci: 运用因子化方法估计和推断处理效应”为题，向与会者介绍了Li et al. (2024)的最新研究成果。他详细阐述了该因子化方法在交互固定效应面板模型中的应用，并自豪地展示了其参与开发的Stata新命令xtteifeci。此命令不仅能够高效生成处理效应的逐期置信区间和p值，还兼容多种模型设定，包括引入协变量和/或非平稳趋势等复杂情况，极大地拓宽了研究者的分析维度。颜冠鹏讲师还通过经典案例，生动展示了xtteifeci命令的具体操作步骤，为参会者提供了宝贵的实践指南。

主讲嘉宾田思思，一位在数据领域屡创佳绩的资深数据分析师，以其丰富的实战经验和全面的技术掌握成为业界瞩目的新星。她曾任职于小红书、哈啰及得物等知名企业，担任数据分析与数据产品管理要职。田老师精通Stata、Python、R、IBM SPSS及Tableau等先进统计分析工具，展现了跨平台的强大数据分析能力。

在本次演讲中，田思思老师聚焦于“数字经济发展水平的空间异质性分析”，深刻剖析了信息技术浪潮下数字经济的地域差异现象。她不仅运用Stata的强大功能，还巧妙结合Tableau的直观可视化技术，生动展现了数字经济在全球及国内各区域的不均衡发展现状。通过深入浅出的讲解，田老师不仅揭示了数字经济与区域经济之间的复杂互动关系，还为识别发展差距、评估潜在风险及促进经济可持续发展提供了宝贵洞见。

友万科技连续八年成功主办八届Stata中国用户大会，始终致力于搭建学术交流与分享的高端平台。为回馈广大Stata用户多年来的热情参与和坚定支持，本次大会特别设立了“感恩回馈大奖”，以表达最深的谢意。经过精心评选，这份沉甸甸的荣誉最终授予了中国社会科学院的杰出代表——冯老师。冯老师凭借其在学术领域的卓越贡献和对Stata软件的深入应用，荣获了Stata/SE V18正版软件一年许可一套的大奖。这不仅是对冯老师个人成就的认可，更是对友万科技与用户间深厚情谊的见证。我们期待未来继续携手并进，共创辉煌！

主讲嘉宾左祥太，作为厦门大学会计系的优秀博士生，不仅在学术研究上成果斐然，其论文发表于《科研管理》、Journal of Cleaner Production及Technology Analysis & Strategic Management等权威期刊，更有一篇力作入选ESI全球前1%高被引，彰显了其在学术界的深远影响力。此外，左博士还是Stata编程领域的佼佼者，独立开发了三个Stata第三方包——oneclick、onetext、econsig，为Stata用户提供了极大的便利。

在本次演讲中，左祥太博士引领我们探索“Stata文本分析：可能性与局限性”。他首先概述经管领域主流的文本分析方法，随后深入剖析使用Stata进行这些分析的优势与局限。面对Python等工具在文本分析中的广泛应用，左博士展示Stata如何通过其强大的数据处理能力和灵活的编程接口，在保持用户熟悉度的同时，实现高效的文本分析任务。这不仅为Stata用户提供了新的研究视角，也为文本分析领域注入了新的活力。

主讲嘉宾赵俊，作为南开大学的优秀博士生，专注于网络环境下的因果推断研究，以其独特的视角和深厚的学术功底，在网络因果分析领域崭露头角。在本次演讲中，赵俊博士将深入探讨“连续处置干扰下的网络中的因果推理”，挑战传统因果推断框架的边界。

面对传统SUTVA假定在网络干扰下的失效，赵俊博士提出了基于连续治疗和网络干扰的非实验处置方法，重新定义溢出效应为通过网络连接的单位所接受处理的加权平均值。他依托Forastiere等人(2021)的研究基础，创新性地构建了基于广义倾向得分的估计量，旨在精准捕捉连续处置的直接与溢出效应，并允许考虑非对称网络连接的不同强度特性。

尤为值得一提的是，赵俊博士还研发了一款结合Stata与Mathematica优势的新命令，该命令集成了线性回归与机器学习技术，以高效估计个体与邻域倾向得分。它不仅支持多样化的模型设定，还采用广义线性模型估计结果模型和剂量反应函数（ADRF），并通过自举法确保标准误差的精确计算。演讲尾声，赵俊博士将以一实际案例为蓝本，详细演示该命令的实战操作，为听众提供从理论到实践的全方位指导。

为了更多的资深用户切身的参与到大会中，我们在会议过程中设置了投稿环节，旨在鼓励资深用户积极参与，共享研究成果。经过激烈的角逐与专家评审，本届大会的优秀稿件奖荣耀加冕于厦门大学的陈巧雯硕士研究生。她的获奖作品《framerge：通过数据框进行数据横向合并》创新性地解决了Stata数据处理中的一大难题。同时为了表彰陈巧雯同学的杰出贡献与卓越成就，我们特别为她准备了Stata/SE V18正版软件一年许可一套的大奖。这不仅是对她个人努力的肯定与鼓励，更是对所有积极参与、勇于探索的Stata用户的激励与鞭策。

传统合并命令如merge和joinby虽功能强大，但受限于硬盘读写操作，效率低下，尤其面对大数据量时更显力不从心。陈巧雯同学研发的framerge命令，则巧妙地利用了Stata的数据框功能，实现了在内存中的高效数据合并，支持1:1、m:1、1:m及m:m等多种关系，极大地提升了数据处理的速度与灵活性。

此外，framerge还融入了广义线性模型与自举法，为结果模型和剂量反应函数的估计提供了强有力的支持，确保了数据分析的准确性和可靠性。陈巧雯同学在大会上以生动案例，详细展示framerge命令的具体操作，让与会者亲身体验这一创新工具的强大魅力。我们衷心感谢所有投稿学者的积极参与，并期待未来更多精彩研究成果的涌现。

最后，会议在友万科技公司的徐青青副总经理致闭幕答谢词后圆满结束。

聚光灯时间 

（第八届Stata中国用户大会合影留念）

（会议准备中：会议签到台）

（会议进行时：嘉宾就座中） 

（会议进行时：嘉宾致辞中）

（会议进行时：与会者与嘉宾们交流学习）

（会议进行时：放松一刻-会议休息时间会务组为参会学者们准备了水果和茶点）

（学术晚宴时间：学者与专家们共进晚餐、边吃边聊，进一步加深交流和认知）

“学以致用无止境，业精于勤磨匠心”，感谢每一位演讲嘉宾的精彩分享，两天的会议给我们留下了太多美好且值得回味的瞬间，感谢所有与会人员对本届会务组的支持与信任；感谢参会嘉宾对Stata中国用户大会的热情参与；计量经济学前沿方法研讨会暨“第八届Stata中国用户大会”在百余位专家及学者的见证参与下落下帷幕，会议取得了圆满的成功。 再次感谢南开大学对本次会议大力支持及帮助，期待再次合作。

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