疯狂的科研创新加速器——Stata!
本文作者：熊保维，中南财经政法大学经济学院
本文编辑：陈梦华
技术总编：戴 雯
Stata&Python云端课程来啦！
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【摘要】本文利用2019年Stata and Python数据分析公众号后台粉丝的地域数据与2019年全国所有地级市商科类C刊发文总量，采用ols线性回归与工具变量法，在考虑了多种控制变量的基础上，检验了实证工具对科研创新水平的影响。研究结果表明：实证工具的运用显著提升了地区的科研创新产出数量与产出质量。基于此，强烈建议各路才俊关注Stata and Python数据分析，一起走上实证研究的康庄大道！
假设的提出
基于Stata让无数理性人疯魔的事实，我们建立下面两个的假设：
（一）Stata是一个莫得感情的科研创新加速器——越关注Stata的地方高校优质论文产出数量越高！
（二）实证分析已成大势所趋，Stata的运用提高了地方高校论文产出的质量！
数据搜集与处理
Step 1
首先，小编从Stata and Python数据分析公众号（本文公众号）后台爬得一份描述粉丝地域属性的数据。整理后第一份数据样式如下：
Step 2
Step 3
商科类文章。数据包括论文题目、作者、作者单位、发表时间、引用量等。保留原始数据中所有一作单位是中国高等院校的文章数据。再通过多次merge将每一篇论文定位到一作单位所在地级市。统计出每一个地级市2019年的总发文量与引用量。最终，一份能够粗略反映地方Stata关注度与该地区高校创新产出的粗略数据摆在了案上！“原始证据”样式如下：为了证明小编的猜想，我们拿着“原始证据”进入研究下一阶段：
研究设计
1、计量模型的设定
Papers=A+B*X+C*Z+E （1）Citations=a+b*X+c*z+e （2）模型（1）中，Papers为地级市辖区范围内所有高校论文产出的数量；模型（2）中，Citations为地方高校论文的总引用量，代表论文的质量。考虑到本公众号的粉丝大多为商科背景，代理变量均选取C刊商科类文章发表的相关数据。X为Stata的地方关注度，代理变量为2019年年末该地区关注Stata and Python数据分析公众号的粉丝数。Z为控制变量集合，e与E为随机干扰项。根据本文假设，需要验证B≥0，b≥0。2、变量的选取及说明
（1）因变量。本文旨在度量城市科研创新的水平，因此，度量指标的选取十分重要。在大量借鉴既有研究的基础上，本文选取一城市C刊商科类文章发表的总数量Papers与总引用量Citations，从数量和质量两个层面刻画科研创新的水平。数据来源于中国知网。回归时取值的自然对数。（2）自变量。采用2019年年末该地区关注Stata and Python数据分析公众号的粉丝数fans作为代理变量。数据来自于微信公众平台。回归时取值的自然对数。（3）控制变量。考虑到不同城市的经济发展水平、高校发展水平、产业结构、政府政策等方面的不同，本文的控制变量包括：pGDP——2019年城市的人均GDP（取自然对数)、keyUniversity——985、211大学数量、SecondaryInd——第二产业增加值占GDP比重、TertiaryInd——第三产业增加值占GDP比重、CostalCity——是否为沿海城市、CentralCity——是否为中部城市。3、内生性与工具变量从逻辑上讲，论文产出和Stata等实证计量软件的关注度可能存在一定的内生性问题。本文主要存在的问题一是遗漏变量，二是数据测量及统计误差，三是反向因果。因此，本文将training——爬虫俱乐部是否去过该城市进行培训作为研究的工具变量，来缓解可能存在的内生性问题造成的估计偏误。实证检验
根据回归模型（1），得到的基本回归结果如下图所示:
下面进行工具变量下的2sls回归：
根据回归模型（2），得到的基本回归结果如下图所示:
嘿...嘿嘿...嘿嘿嘿...工具变量下的2sls回归结果如下：
稳健性检验
考虑到本公众号的粉丝主要来自湖北和河南两省份，因此剔除两省份所有城市的数据，再次进行上述回归，以此进行稳健性检验。计量结果如下，可以看见：所有回归结果不变，依然在1%的水平上存在显著的正向影响！剔除湖北河南省分后，对论文数量的ols及2sls回归：
结论与启示
本文利用2019年全国所有地级市C刊商科类文章发表的总数量、总引用量与Stata and Python数据分析公众号后台粉丝的地域数据，从实证上检验了关注我们对您科研创新产生的显著正向作用。Stata是一个莫得感情的科研创新机器，而我们，是您忠实的科研伴侣，在此，我们再次向您发出邀请~关注
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