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最近一年，科研圈最火的话题，不是某一种新的计量方法，而是AI智能体。 Claude Code、Codex、Trae…… 越来越多的科研人开始让AI写代码、调试程序、分析数据，甚至辅助完成论文初稿。 不少老师和同学也开始问我们同一个问题： AI都能写Stata代码了，我们还有必要学Stata吗？ 答案可能与你想的不一样。 AI时代，不是Stata不重要了，而是真正懂Stata的人，效率被放大了。 AI可以帮你生成代码，但不会替你判断模型是否合理； AI可以帮你解释命令，但不会告诉你识别策略是否站得住脚； AI可以帮你润色论文，却不能替你完成真正有价值的学术研究。 真正决定论文质量的，从来不是"会不会输入命令"，而是你是否真正理解数据、理解方法、理解研究设计。 所以，当AI成为科研助手之后，真正拉开差距的，不再是谁会不会用AI，而是谁拥有扎实的科研基本功。 为什么很多人用了AI，科研效率反而没有提高？ 我们接触过很多老师和研究生，发现大家的问题其实非常一致。 有人刚装好Stata，却连数据导入和路径设置都不会； 有人已经能完成OLS、固定效应，却一遇到工具变量、多期DID、RDD就不知道如何继续； 有人论文结果已经跑出来，却不知道如何构建研究故事、回应审稿意见； 还有不少人虽然每天都在使用AI，却发现自己花了大量时间调Prompt，最后生成的代码依旧无法直接应用。 问题并不是AI不好，而是科研能力存在断层。 软件不会、方法不熟、论文不会写，再先进的AI也只能停留在"辅助工具"。 真正高效的科研，应该是一条完整的能力链条： 数据处理 → 模型分析 → 因果识别 → AI科研工作流 → 论文写作 → 投稿发表，缺少任何一个环节，都很难真正提升科研水平。
AI时代，真正需要学习的是"AI增强版Stata科研工作流" 过去，我们学习Stata，大多数时候只是学习软件本身。 今天，我们更希望帮助大家建立一套完整的科研工作流，你可以借助AI智能体： ✅ 自动生成Stata代码框架 ✅ 快速定位报错原因 ✅ 自动完成大量重复性数据处理 ✅ 辅助完成稳健性检验 ✅ 自动整理结果输出 ✅ 辅助生成结果解释 但请注意：AI负责提高效率，研究者负责做出判断。 真正重要的研究问题、识别策略、理论逻辑和学术创新，依然需要研究者自己完成。 因此，我们今年暑期并没有简单增加几节AI课程，而是重新设计了一整套课程体系，把AI真正融入Stata科研全过程。 第一阶段：Stata初级 + AI科研工作流
时间：2026年7月17-19日三天 | 地点：南京现场/同步在线直播 讲师：崔百胜老师（多本实证计量教材畅销作者，Stata金牌讲师） 很多人以为Stata初级就是教软件，其实恰恰相反，真正决定后续科研效率的，往往是最基础的数据处理能力。
核心内容速览（包含9篇论文应用解析）： 第1讲：AI时代的实证科研工作流 - Trae IDE配置与Stata do文件开发环境搭建
- 用Trae的Agent模式自动生成do文件框架、解释命令
第2讲：数据清洗、面板数据构建与论文级可视化 - Wind数据→面板数据、CFPS微观数据清洗实战
- 构建数据预处理Agent，自动识别异常、标准化变量
- 论文级绘图：binscatter、事件研究图、分仓回归图
第3讲：AI时代的编程思维与自动化科研 - 看懂AI生成的代码，学会Prompt设计
- ado文件开发实战：从0到1发布一个外部命令
第4讲：线性回归、内生性与工具变量 - AI智能体诊断内生性，自动推荐IV/DID/RDD
- IV、2SLS、GMM估计与弱工具变量检验
第5讲：中介效应、调节效应与机制分析 - AI Agent自动化中介效应检验（逐步法、Bootstrap、sgmediation2）
- 自动生成检验报告
第6讲：静态面板与双重差分法 - AI Agent辅助DID设计全流程：自动判断DID类型、执行平行趋势检验、安慰剂检验
- 标准DID/多期DID/三重差分的7种估计方法
你将掌握： - Trae与AI智能体科研环境搭建
- Wind、CFPS等常见数据库处理
- 数据清洗与变量构建
- 面板数据处理
- 基准回归分析
- 中介效应、调节效应分析
- DID基础应用
- AI辅助Stata开发与自动化工作流
完成这一阶段后，你能够独立完成一篇实证论文的大部分基础分析工作。
第二阶段：Stata高级 + 前沿因果推断+ AI科研工作流
时间：2026年7月21-23日三天 | 南京现场/同步在线直播 讲师：崔百胜老师（多本实证计量教材畅销作者，Stata金牌讲师） 如果说初级解决的是“会不会做”，那么高级解决的是：做得对不对，能不能发表。 许多论文被拒稿，并不是软件不会用，而是研究设计不过关。
核心内容速览（包含13篇论文应用解析）： 第7讲：长面板与动态面板 - 偏差校正LSDV、差分与系统GMM
- 面板工具变量高维固定效应
第8讲：非平稳、门槛与PVAR - 面板单位根、门槛模型、PVAR和XTVAR
- 具有共同相关因子的动态面板
第9讲：因变量受限的面板模型 - 面板Logit/Probit/Tobit、计数模型、多项选择模型
第10讲：异质性DID模型（重点！） - csdid、did_imputation、stackedev、xthdidregress
- 负权重诊断、Bacon分解、异质性DID智能选择Agent
第11讲：断点回归与合成控制 - 精确/模糊/多断点回归、聚束效应
- 合成控制法、合成双重差分
- AI Agent辅助RD完整设计
第12讲：机器学习因果推断 - h2oml（随机森林、梯度提升）、Lasso/Ridge/Elastic Net
- ivlasso、pdslasso、dslasso
- AI Agent自动化Lasso因果推断
第13讲：AI智能体驱动的完整实证研究流程 Trae环境搭建 → 数据智能体自动清洗 → 模型智能体自动识别方法 → 编程智能体自动生成代码 → 稳健性智能体自动检验 → 写作智能体自动生成结果解读
你将掌握： - 动态面板模型
- 高维固定效应
- 多期DID
- 异质性处理效应
- 断点回归（RDD）
- 合成控制法
- 机器学习因果推断
- AI辅助模型选择与稳健性分析
不仅告诉你如何运行模型，更重要的是帮助你理解： 为什么选择这种方法？什么时候不能使用？审稿人最容易质疑什么？
第三阶段：Stata论文特训及AI助力——从会做研究到写出论文
时间：2026年7月25-27日三天 | 地点：郑州现场/同步在线直播 讲师：张川川（研究员、博导，百余本期刊审稿专家，顶刊发表70余篇） 这是很多人最缺的一环。 现实情况是：会Stata的人很多，会发表论文的人并不多。 原因就在于：软件能力≠研究能力，模型能力≠论文能力。 因此我们特别设置了Stata论文特训课程。课程不再局限于软件操作，而是直接进入：一篇实证论文到底如何产生？包括：如何选题，如何设计研究，如何组织实证分析，如何提高发表概率。
核心内容速览（包含11篇中英文论文精讲复刻）： 第一天：授人以渔——掌握高水平实证研究的底层逻辑 - 鸟瞰实证研究全流程
- 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：什么可以交给AI，什么必须保留研究者的学术判断
- 如何找到真正有价值的题目
- 选题从哪里来？什么是好选题？
- 利用AI梳理文献脉络，识别"伪热点"
- AI时代更重要的：研究直觉、问题意识与学术品味
- 从选题到研究设计
- 从现象到理论、从理论到实证
- 系统性预判审稿人质疑
- 构建更有说服力的识别策略
- 论文写作核心逻辑
- 学术论文写作的底层原则
- AI辅助梳理论文逻辑与叙事结构
- 如何保持自己的学术声音
- 投稿、审稿与修改
- CSSCI & SSCI投稿经验
- 如何回应审稿意见而不是"反驳审稿人"
- 顶刊对AI使用的规范与趋势
后两天：顶刊论文精讲与复刻 1. OLS& 面板FE（张川川 J Pop Econ 2019, J Comp Econ 2020; 《管理世界》2025）：多源数据整合、基础方法提升可信度 2. DID& Event Study（AEJ:Applied 2021, JDE 2022, JEBO 2024）：多期DID、异质性处理效应、准自然实验识别 3. 工具变量IV（《经济研究》2015,《中国社会科学》2016）：好IV的研究直觉、排他性约束论证 4. 断点回归RD（《经济研究》2014, QJE 2004）：现实断点识别、RKD拓展
你将掌握： - 如何寻找真正有价值的研究问题
- 如何设计研究框架
- 如何建立具有说服力的识别策略
- 如何组织论文逻辑
- 如何回应审稿意见
- 如何提高论文发表成功率
同时结合大量中英文顶刊论文进行完整复刻，让大家真正理解高水平论文背后的研究逻辑。 三门课程，不是三次学习，而是一条科研成长路线 整个成长路径可以概括为： 软件操作 → 数据处理 → 回归分析 → 因果识别 → AI科研工作流 → 论文复刻 → 论文发表 这也是我们今年课程最大的升级：不是教几个命令，不是教几个模型，更不是简单讲AI工具，而是帮助大家建立一套能够长期使用的科研能力体系。
课程好不好，学员说的算！感谢以下高校对JG学术培训的信任和支持❤
如果您正面临： - 不知道如何开始实证研究；
- Stata一直学不会；
- 论文迟迟发不出来；
- 想系统掌握因果推断；
- 希望利用AI提升科研效率；
那么这个暑期，正是一次系统补齐科研能力短板的机会。 AI正在改变科研，但真正被改变的，不是科研本身，而是科研人的工作方式。 未来，优秀的科研人，不一定是写代码最快的人。 而一定是最懂研究、最懂方法、同时最会利用AI的人。 如果你希望利用这个暑期，系统完成从软件操作、因果推断，到论文写作与发表的能力升级，那么现在，就是最好的开始。
为什么建议利用暑期完成这次升级？ 1. 时间窗口完美 暑期没有教学任务，是唯一可以集中沉浸式学习的时间。9月开学后，杂事缠身，再想系统学习难上加难。 2. 三种学习方式，总有一种适合你 - 现场班：南京/郑州，面对面答疑，氛围感拉满
- 远程直播：同步参与，实时互动，省去差旅
- 录播回放：开通时间灵活，随时复习，不怕遗漏
3. 从0到1，一次打通 不是零散的知识点，而是"初级工具→高级方法→论文发表"的完整闭环。学完就能用，用完就能发。 4. AI深度嵌入，不是噱头 不是简单演示ChatGPT，而是系统讲授Trae IDE + Stata Agent的科研工作流： - 自动生成do文件框架
- 自动诊断内生性、推荐方法
- 自动执行稳健性检验
- 自动生成结果解读文字
让你从繁杂的技术细节中解放出来，专注于研究设计本身。 5. 顶刊例文，实战导向 所有方法均配备2020-2025年《中国工业经济》《数量经济技术经济研究》《AER》《AEJ》《JDE》等顶刊例文，代码、数据、讲义全提供。
课程提供： ✅ 完整do文档、讲义、数据及范例论文 ✅ 发票、开课通知及结业证书 ✅ 现场+远程+录播三重保障 ✅ 答疑交流环节全部由授课老师本人进行
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