课程目标：

传授经济学及其他相关社会科学领域（社会学,包括人口学、政治学、教育学、公共管理等）实证研究基本原理、核心技能，突破论文写作和发表瓶颈。

讲师介绍：丰富的论文发表经验&丰富的期刊编辑和审稿经验

张川川，研究员、博士生导师，国家高层次人才项目青年学者，曾任哈佛大学经济系访问研究员、世界银行总行研究顾问。在American Economic Journal: Applied Economics, Demography, Journal of Development Economics, Journal of Economic Behavior & Organization, Journal of Comparative Economics, Journal of Population Economics, Health Economics等国际权威刊物和《中国社会科学》《经济研究》《管理世界》《经济学季刊》《世界经济》《金融研究》《中国工业经济》《财贸经济》《数量经济技术经济研究》等国内权威刊物发表中英文论文70余篇，论文被引用超过7500次；荣获霍英东高等院校青年教师基金奖，张培刚发展经济学青年学者奖，主持国家自然科学基金、教育部人文社科基金、北京市和浙江省社科规划基金等多项国家和省部级课题；担任Quarterly Journal of Economics, Economic Journal, American Economic Journal: Applied Economics, Journal of Public Economics, Journal of Development Economics, Nature Human Behavior, Nature Communication, Demography, Population and Development Review, Research Policy和《经济研究》《经济学季刊》《管理世界》《管理科学学报》等百余本经济学、管理学、社会学、人口学、政治学、公共卫生和社会科学综合类学术刊物的匿名评审专家。

课程设计：

我们深知你的焦虑，所以这门课的设计哲学非常明确：

"AI可以辅助'做研究'，但无法替代'想研究'。真正的因果识别、研究洞察与学术创新，依然来自研究者本身。"

三天课程，两大模块，解决你最核心的痛点：

🔥 第一天：授人以渔——掌握高水平实证研究的底层逻辑

选题突围：如何从"伪热点"中识别真问题？如何形成持续稳定的研究方向？

研究设计：从现实现象到理论机制，从识别策略到计量模型，系统性预判审稿人质疑

论文写作：AI辅助梳理论文逻辑与叙事结构，但保持你自己的学术声音

投稿实战：CSSCI与SSCI投稿经验，如何回应审稿意见而不是"反驳审稿人"

AI合规使用：顶刊与主流期刊对AI使用的规范与趋势（AEJ、QJE、《经济研究》等），如何合理使用AI辅助修改，而不留下明显"AI痕迹"

🔥 后两天：顶刊论文精讲与复刻——通用技能在经典论文中的实战应用

OLS与面板固定效应（FE）：微观数据库（CFPS、CHARLS等）整理经验，基础方法为何在AI时代仍然重要

DID与事件研究法：多期DID与异质性处理效应问题，如何从政策变化中识别准自然实验

工具变量（IV）：好IV背后的研究直觉，如何理解排他性约束的真正含义，AI时代外生性论证为何更加重要

断点回归（RD）与拓展：如何识别现实中的"断点"，行政数据、文本数据与地理数据的研究机会

课程大纲：

第一天：授人以鱼不如授人以渔——掌握高水平实证研究的底层逻辑

1. 鸟瞰：社会科学研究与经济学实证研究的一般流程

社会科学研究的核心问题意识

从研究问题到因果识别的完整链路

高水平研究与“技术正确”的区别

【AI时代视角】

AI如何改变研究流程与知识生产方式

资深学者如何使用AI：战略工具，而非替代思考

什么可以交给AI，什么必须保留研究者的学术判断

顶刊与主流期刊对AI使用的规范与趋势（AEJ、QJE、《经济研究》等）

2. 万事开头难：如何找到一个真正有价值的题目

a) 选题从哪里来？

b) 什么是“好”的研究问题？

c) 中英文顶级期刊的选题偏好

d) 如何形成持续稳定的研究方向

【AI时代科研实践】

利用AI快速梳理文献脉络与研究演进

如何识别“伪热点”与低价值选题

AI时代更重要的：研究直觉、问题意识与学术品味

3. 如何让选题真正落地：从研究问题到研究设计

a) 从现实现象到理论机制

b) 基于设计的研究与方法选择

c) 从研究设计到计量模型构建

d) 稳健性检验的真正逻辑

e) 如何正确理解机制检验与异质性分析

【研究经验分享】

如何系统性预判审稿人质疑

如何构建更有说服力的识别策略

AI时代下，研究可信度与论证严谨性的要求为何更高

4. 学术论文写作的核心逻辑

a) 学术论文写作的底层原则

b) 社会科学论文的标准结构

c) 论文各部分的写作重点

d) 如何训练真正的学术表达能力

【AI时代科研实践】

AI如何辅助梳理论文逻辑与叙事结构

如何在使用AI的同时保持研究者自己的学术声音

投稿前的逻辑漏洞检查与论证链条自检

5. 论文投稿、审稿与修改答辩

a) 如何提高投稿成功率

b) CSSCI 与SSCI 期刊投稿经验

c) 退修改阶段的核心工作

d) 编辑与审稿人真正关注什么

【审稿人与编辑视角】

为什么很多“技术正确”的论文仍无法发表

如何回应审稿意见而不是“反驳审稿人”    

AI时代新的学术规范、伦理与风险边界

如何合理使用AI辅助修改，而不留下明显“AI痕迹”    

后两天：通用研究技能在经典论文中的应用——顶刊论文精讲与复刻

AI时代实证研究的核心原则：

AI可以辅助“做研究”，但无法替代“想研究”。

真正的因果识别、研究洞察与学术创新，依然来自研究者本身。

1. OLS与面板固定效应模型（FE）的经典应用

精讲论文：

① Zhang, Chuanchuan, “Family Support orSocial Support? The Role of Clan Culture”, Journal of Population Economics,2019, 32(2): 529-549

② Zhang, Chuanchuan, “Clans,Entrepreneurship, and Development of the Private Sector in China”, Journalof Comparative Economics, 2020, Vol.48, Issue.1, Pages 100-123.

③ 张川川、杨婕：《1992-2020年间中国城镇劳动者工资不平等的变化与解释》，《管理世界》2025年第5期

核心内容：

如何从现实问题形成经验研究

多源数据的整理与整合

如何在基础方法下提升研究可信度

机制分析与异质性分析的规范做法

如何规范汇报实证结果

【研究实践延展】

微观数据库（CFPS、CHARLS等）的整理经验

如何系统性设计稳健性检验框架

AI时代下，基础方法为何仍然重要

2. DID与事件研究法（EventStudy）

精讲论文：

④ Huang, Wei and Chuanchuan Zhang,“ThePower of Social Pensions: Evidence from China’s New Rural Pension Scheme”,American Economic Journal: Applied Economics, 2021, 13(2):179-205.

⑤ Cao, Jiarui, Yiqing Xu and ChuanchuanZhang,“Clans and Calamity: How Social Capital Saved Lives during China's GreatFamine”, Journal of Development Economics, 2022, volume 157.

⑥ Hu, Zhi-an, Wei Huang, Wei Luo, Wuyue Youand Chuanchuan Zhang, "The Educational and Labor Market Consequencesof Teenage Exposure to Rural Land Decollectivization in China", Journalof Economic Behavior and Organization, Vol. 228, pages 106771.

核心内容：

DID 的适用场景

DID 的软件实现与结果解释

动态DID与事件研究法

多期DID与异质性处理效应问题

【研究前沿与实践】

如何从政策变化中识别准自然实验

多期DID方法的发展脉络

如何理解“方法先进”与“研究可信”之间的关系

3. 工具变量方法（IV）与因果识别

精讲论文：

⑦ 张川川：《“中等教育陷阱”？出口扩张、就业增长与个体教育决策》，《经济研究》2015年第12期第115-127页。

⑧ 陈斌开、张川川：《人力资本与中国城市住房价格》，《中国社会科学》2016年第5期43-64页

核心内容：

如何寻找工具变量

工具变量有效性的论证

IV估计与假设检验

Bartik Instrument 等特殊IV形式

【研究经验分享】

好工具变量背后的研究直觉

如何理解排他性约束的真正含义

如何系统性排除竞争性解释

AI时代下，外生性论证为何更加重要

4. 断点回归（RD）与因果识别拓展

精讲论文：

⑨ 张川川、陈斌开：《“社会养老”能否替代“家庭养老”？》，《经济研究》2014年第11期第102-115页

⑩ Lee, David, Enrico Moretti, andMatthew Butler, Do Voters Affect or Elect Policies? Evidence fromthe U.S. House? The Quarterly Journal of Economics, August 2004

⑪ 张川川、葛润：《教育对生育的异质性影响和作用机制：基于两个自然实验的估计》，《数量经济技术经济研究》2024年第11期（《高等学校文科学术文摘》2025年第1期转载；人大复印报刊资料《社会保障制度》2025年03期转载）

核心内容：

RD 方法的适用场景

RD 的图形分析与参数估计

RD 有效性检验

RD 与     IV 的联系

RKD（拐点回归）等拓展方法

【研究实践延展】

如何识别现实中的“断点”

从政策阈值到非线性因果识别

AI时代下行政数据、文本数据与地理数据的研究机会

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联系方式：

尹老师

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