发帖
雷达卡
我：？？？"
这不是段子，这是2026年高校教师的真实日常。
从2026年开始，"躺平"这个词在高校彻底失效了：
- 考核范围从新进教师全面铺向全体教师，副教授、教授一个都跑不掉
- 核心期刊要求升级为顶刊、权威期刊或高水平国际期刊
- 部分高校明确规定：必须以第一作者或通讯作者身份发表
- 省部级课题从"加分项"变成中高级职称的基本门槛
你不冲刺，资源分配、岗位续聘、津贴发放都会向你关上大门。但比"卷不动"更可怕的，是"卷错了方向"。
【痛点1：AI来了，你却更焦虑了】
2026年，AI工具铺天盖地。DeepSeek、ChatGPT、各种学术AI助手……你或许已经试过：
- 让AI写文献综述，结果引用全是假的
- 用AI跑代码，审稿人一问机制就露馅
- AI润色完论文，查AIGC率直接超标
- 投稿前才发现，期刊明确要求声明AI使用，隐瞒=学术不端
但你发现没有——真正在顶刊发论文的学者，从来不是"不用AI"，而是"知道什么该用AI，什么必须自己扛"。
【痛点2：方法学了无数，论文还是发不出】
你可能已经上过不少Stata课、计量经济学课，甚至买过各种"论文写作秘籍"。但回到自己的研究：
- 选题要么追热点追到烂大街，要么根本找不到有价值的切入点
- 跑回归、做DID、找IV……技术都对，审稿人就是不买账
- 机制分析做了一箩筐，编辑一句"识别策略不够可信"直接拒稿
- 退修意见来了，你只是在"反驳审稿人"，而不是"回应质疑"
【破局：这个暑假，你需要一次真正的升级】
2026年7月25-27日，郑州现场/同步在线直播
《Stata论文特训及AI助力》2026暑期班
这不是一门"AI工具培训班"，这是一次"研究判断力"的系统锻造
【课程信息】
时间：2026年7月25-27日（周五-周日）
地点：郑州（现场面授）+ 同步在线直播 + 提供录播回放
时长：9:00-12:00；14:00-17:00；答疑交流
PS：参加现场班提供会场酒店住宿协议价，现场限30人~
【授课嘉宾】
张川川老师，现任国内TOP5高校正高研究员、博士生导师，人工智能经济学研究实验室副主任，教育部长江青年学者（2022年度）。他博士（硕博连读）毕业于北京大学国家发展研究院，曾任哈佛大学经济系访问学者和世界银行总行研究顾问。
他主要从事劳动经济学、健康经济学与公共经济学领域研究，其研究系统运用自然实验方法、大规模观察数据与行政数据，量化评估公共政策对家庭决策与社会福利的影响。
他合作或独立完成的部分研究工作发表于《中国社会科学》《经济研究》《经济学季刊》《管理世界》《金融研究》等国内经管领域重要期刊，以及Demography,AEJApp, JDE, JCE, JEBO等人口学和经济学国际重要期刊，发表的中文论文被《新华文摘》《中国社会科学文摘》《高等学校文科学术文摘》等各类刊物转载超过20篇次，中英文论文被引用超过8500次，篇均被引用超过120次。
他目前担任China & World Economy副主编（2021.05-），《财贸经济》执行编委（2022.05-），《消费经济》编委（2023.01-），中国经济学年会专委会委员（2021.02-），中国数量经济学会学术委员会委员、理事（2021.10-）等学术兼职。他目前为国家自然科学基金重点项目、专项项目、面上项目、青年项目，国家高层次人才项目，当代经济学博士创新项目，以及包括《经济研究》《经济学季刊》《管理世界》和QJE, AEJApp, AEJPol, EJ, JDE, JPubE, JHR, JHE, JEG, JEH, EEH, JEEM, MS, Demography, PDR, JMF, BJPOLS, PS, SSM, WD,Research Policy , Nature Human Behaviour , Nature Communications等在内的百余本经济学、管理学、人口学、政治学、公共卫生、公共政策和人文社会科学综合类中英文学术期刊提供评审服务；多次获评学术期刊优秀审稿人。
【课程灵魂：AI是配角，你才是主角】
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
- 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
【这门课，为什么不一样？】
教你为什么按这个按钮
教你什么交给AI、什么必须自己判断
复刻顶刊论文，从数据整理到结果汇报讲
"为什么这么做能说服审稿人"
"很有顶刊/审稿人气质"——这是我们对这门课最自豪的评价。
【适合谁？】
✅ 适合领域包括但不限于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）
✅ 面临聘期考核、职称晋升压力，需要短期内产出高质量论文的高校教师
✅ 正在写学位论文或准备投稿核心期刊，需要系统提升实证研究能力与论文写作水平的硕博士研究生
✅ 计划保研、考研或申请海外院校，希望提前掌握顶刊级别的研究范式，为学术之路打下坚实基础的高年级本科生
【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 or Social 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”, Journal of 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
- 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（Event Study）
精讲论文：
④ Huang, Wei and Chuanchuan Zhang,“The Power 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 Chuanchuan Zhang,“Clans and Calamity: How Social Capital Saved Lives during China's Great Famine”, Journal of Development Economics, 2022, volume 157.
⑥ Hu, Zhi-an, Wei Huang, Wei Luo, Wuyue You and Chuanchuan Zhang, "The Educational and Labor Market Consequences of Teenage Exposure to Rural Land Decollectivization in China", Journal of 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
- 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
- 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, and Matthew Butler, Do Voters Affect or Elect Policies? Evidence from the 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
- 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
【欢迎报名参加】
2026年，高校教师的"躺平时代"虽然已经终结，但"卷"也有不同的卷法——
- 有人盲目报班学工具，越学越焦虑
- 有人沉下心来，升级研究判断力，一篇顶刊胜过十篇水文
不是去学"AI怎么写论文"，而是去学"在AI时代，如何做一个不可替代的研究者"。
咨询报名：
JG学术培训-尹老师
电话：13321178792
WeChat：JGxueshu
主办单位：经管之家官方学术培训
名师精品学术培训，认准经管之家JG学术培训
官方出品，名师授课，实战为王，助力你的科研之路一路开挂！
京公网安备 11010802022788号
