用真实数据学经济学：税收效果、收入差距等实证练习

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用真实数据学经济学：税收效果、收入差距等实证练习

　

经济学本科生的通病是：模型会推、图会画，给一份真实的 CSV 却不知道从哪下手——缺失值怎么处理、变量怎么取对数、画出来的图为什么和教科书不一样。这不是学生的问题，是训练里缺了「动手处理脏数据」这一环。

　

CORE Econ 的《Doing Economics》就是补这一环的材料：12 个基于真实数据的项目，每个项目给出 Excel、Google Sheets、
R、Python 四条操作路径的分步说明，全部免费。它不是习题集，也不是论文模板，而是一套「拿着真数据走完一遍分析流程」的训练。

　

这套材料的结构：一个项目、四条路径

　

每个项目的骨架是一样的：先给学习目标（Learning objectives），再给背景介绍（Introduction），然后把同一个分析任务分别用 Excel、Google Sheets、
R、Python 各做一遍，每个工具路径下再按 Part 切成若干小节。以第 1 个项目「Measuring climate change」为例，三个 Part 分别是：平均地表温度随时间的变化、温度随时间的波动、碳排放与环境。

　

这个「同一任务、四种工具」的设计很实用。用 Excel 的人能看到每一步在单元格里怎么算；用 R 的人能看到同样的步骤写成脚本是什么样。学生换工具时不用重新理解任务，只需要迁移操作。

　

12 个项目分别练什么

　

按官方目录，12 个项目的题目是：

　

序号	项目	主要练的东西
1	Measuring climate change	时间序列描述、温度波动、碳排放与环境指标
2	Collecting and analysing data from experiments	实验数据的整理与比较
3	Measuring the effect of a sugar tax	用双重差分（DID）估计政策效果
4	Measuring wellbeing	主观福利指标的构造与比较
5	Measuring inequality: Lorenz curves and Gini coefficients	洛伦兹曲线与基尼系数
6	Measuring management practices	管理实践评分的整理与分析
7	Supply and demand	供需数据与市场均衡
8	Measuring the non-monetary cost of unemployment	失业的非货币成本度量
9	Credit-excluded households in a developing country	发展中国家信贷排斥家庭
10	Characteristics of banking systems around the world	各国银行体系特征比较
11	Measuring willingness to pay for climate change mitigation	气候减缓支付意愿
12	Government policies and popularity: Hong Kong cash handout	政策与支持率：香港现金发放

　

两个项目值得单独说，因为官方页面把它们当作典型例子。

　

第 3 个项目讲糖税。它教你用双重差分法（differences-in-differences）测量糖税的效果——核心思路是找一个没征税的对照地区，比较「征税地区的前后变化」与「对照地区的前后变化」之差。这个设计在 CORE 的教材里对应 ESPP 第 3 单元与《The Economy》第 22 单元，所以学过相应章节的人能直接对上理论。

　

第 5 个项目讲不平等。它教你算基尼系数、画洛伦兹曲线。这两样东西看起来简单，真做起来有一堆细节：收入变量要不要等价规模调整、分位数怎么切、曲线端点怎么处理。做完这个项目，再看论文里报的基尼系数，你会知道它背后做了哪些选择。

　

其余项目的定位可以从题目读出来：第 6 章管理实践、第 9 章信贷排斥、第 10 章银行体系，都是「拿一份跨国或微观调查数据，构造指标再比较」的训练；第 12 章用香港现金发放做政策与支持率的关系，是典型的政策评估题材。

　

四条工具路径怎么选

　

不用四条都做。选一条能跑通的，其余当参考。

　

只会 Excel 的，从 Excel 路径进：每一步都是单元格操作，适合先建立「数据—计算—图表」的直觉。缺点是数据量一大就卡，且复现性差（别人拿不到你的操作记录）。

　

想学 R 的，直接走 R 路径：CORE 专门写过一篇文章解释为什么《Doing Economics》引入了 R（Why Doing Economics has embraced
R），可见这条路径是被认真设计过的，不是凑数。R 路径的价值在于脚本可复用——换一份数据改两行就能跑。

　

用 Python 的，路径结构与 R 类似，适合已经在用 pandas／matplotlib 的人。

　

Google Sheets 路径适合协作场景：小组作业几个人同时编辑一份表，比传 Excel 文件靠谱。

　

本科生、入门研究者和教师各自能拿走什么

　

适合三类人。一是经济学本科生，尤其是刚学完供需、弹性、不平等这些概念，需要拿真数据验证一遍的；二是实证研究的入门者，想练「从原始数据到一张能放进论文的表」的完整流程；三是教师，这套材料可以直接拆成课程作业，每个项目都标了对应的教材单元。

　

不适合两类期待。
第一，它不是论文写作指南——它教的是数据处理与分析操作，不教怎么提出问题、怎么设计识别策略。
第二，它不承诺「做完就能发论文」；这些项目是训练，不是可提交的研究。

　

免费的部分与要花钱的部分

　

材料本身免费：在线版可以直接读，也提供离线格式（Google Play、iBooks、Windows App、EPUB、PDF），其中 EPUB 约 72 MB，官方提示部分阅读器对交互功能与题号支持不一，推荐用 Thorium Reader，且该 EPUB 不兼容 Kindle。另有 Perusall 平台版本，可建课程并与 LMS 集成。

　

项目由 Nuffield Foundation 资助开发。至于纸本、证书或软件订阅，那是另外的事，与这套免费材料无关——学生用免费在线版就能完成全部 12 个项目。

　

用之前要知道的两件事

　

第一，版本。在线阅读页脚标的是 Version 1.4.0，由 Electric Book Works 制作。教材类材料会修订，做课程作业时把版本号写进引用，免得学生用的版本与教师不同导致题号对不上。

　

第二，许可。这套电子书标注的是 Creative Commons BY-NC-ND（署名—非商业性使用—禁止演绎）。也就是说可以自由阅读、在课堂使用、非商业转载并署名，但不能改写后再发布，也不能用于商业目的。教师把它作为课程材料是允许的；把其中章节翻译、改编成自家讲义再公开发布则不在许可范围内。

　

────────────────

回复本帖，可见《Doing Economics》的官方在线入口与离线格式下载页、12 个项目的分章直达链接、与 ESPP／《The Economy》单元的对应关系，以及这套书的许可条款原文与版本信息，方便你按项目直接开练。

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