2026暑期重磅课题
经济学术分析：
从数据到决策，掌握实证研究的核心工具
Top10文理学院教授亲授
3-4人小班 + 1对1研究
基础概率论与回归分析实战
如何用数据回答经济问题？
一个国家的收入水平会影响其民主程度吗？生孩子会扩大还是缩小男女工资差距？更高的最低工资会增加失业吗？
这些问题无法仅凭直觉回答。经济学家需要数据、统计模型和因果推理，才能从纷繁复杂的现实中识别出真正的因果关系。
本项目将围绕基础概率论和统计理论展开，带你掌握如何分析和总结定量信息，为商业和经济决策提供依据。你将学习描述性统计、概率、抽样与抽样分布、参数估计、假设检验，以及简单和多元回归分析。Excel将用于说明和加强概念，帮助你进行实际的数据分析。
在本项目中，你将直接体验实证研究的完整过程：从发展可检验的假设、回顾相关研究、收集和筛选数据，到数据可视化、线性回归模型的估算和解释，最后讨论因果推理。最终，你将识别一个潜在的因果关系，收集相关数据，运用适当的统计技术检验假设，并撰写一篇具有应用性的统计研究论文。
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项目核心：
一项关于因果关系的实证研究
第一单元：理论基础与工具学习（小班研讨）
- 描述性统计与概率基础：如何用数字概括数据特征？如何在不确定性下做出理性判断？
- 抽样、抽样分布与参数估计：从样本推断总体的逻辑是什么？如何评估估计的准确性？
- 普通最小二乘回归（OLS）：用一个变量预测另一个变量，如何解读回归结果？
- 多元回归与遗漏变量偏差：如何同时考虑多个影响因素？为什么“遗漏变量”会破坏因果推断？
- 自然实验与双重差分法：当随机实验不可行时，如何利用“自然发生的事件”来识别因果关系？
第二单元：独立研究（一对一指导）在教授指导下，你将完成一项完整的实证研究：
- 提出一个可检验的因果关系假设
- 回顾相关文献，找到研究空白
- 收集并清洗数据（可使用公开数据集）
- 运用回归分析检验假设
- 解释结果，讨论因果识别的局限性
- 撰写一篇应用性统计研究论文
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研究议题举例
你可以从以下问题中获得灵感，也可以提出自己感兴趣的议题：
- 一个国家的收入水平对其民主程度有什么影响？
- 政治家拥有的女儿数量对其在国会的投票行为有何影响？
- 女性比男性更愿意捐款吗？
- 开放贸易是否会加剧收入不平等？
- 减少班级人数能提高考试成绩吗？
- 参加课外活动会提高学业成绩吗？
- 住院时长对30天再入院率有何影响？
- 住房贷款市场上是否存在种族歧视？
- 球队内部薪资不平等会提高还是降低胜率？
- 生孩子对男女工资差距有什么影响？
- 篮球比赛中是否存在“热手效应”？
- 评级对Airbnb租金价格有何影响？
- 保持体育锻炼能增加收入吗？
- 连胜会增加棒球比赛的观众人数吗？
- 移民会降低本地人的工资吗？
- 兵役经历会增加未来收入吗？
- 更高的最低工资会增加失业吗？
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卓越成果：
项目校友凭借在此获得的实证研究技能，成功升入顶尖大学，如斯坦福大学，芝加哥大学，哥伦比亚大学， 乔治城大学，南加州大学，卫斯理学院等，并在经济学、金融学、公共政策、数据科学等专业继续深造。部分研究成果在学术竞赛中获奖，或成为大学申请中展示量化分析能力的核心材料。
往届研究范例
Sample 1：可再生能源消费对五岁以下儿童死亡率的影响
这位学生将研究聚焦于联合国可持续发展目标第3项（促进各年龄段福祉）和第8项（可持续能源）。利用2000年和2015年高收入国家的数据，进行纵向分析，探究可再生能源消费占比变化对五岁以下儿童死亡率的影响。
核心发现：
- 可再生能源消费占比与五岁以下儿童死亡率呈显著负相关
- 对女性幼儿的保护作用强于男性幼儿
- 鉴于可再生能源行业仍有巨大增长空间，未来影响可能更大
该生根据全球地缘政治环境，提出了未来可再生能源发展的政策方向。
Sample 2：制造业产出与人口规模对城市PM2.5浓度的影响
在2022年全球面临环境退化与气候变化的背景下，这位学生从中国大中小59个城市收集数据，运用回归分析技术，探究制造业产出和人口规模对PM2.5浓度的影响。
核心发现：
- 人口规模与PM2.5污染呈显著正相关
- 制造业产出并未对PM2.5变化提供有效解释
- 研究为理解中国空气污染的驱动因素提供了定量依据
该生完整经历了从数据收集、回归建模到结果解读的全过程。
Sample 3：吸烟者的收入是否更低？一个因果识别的警示
利用大型数据集，这位学生发现吸烟者通常比非吸烟者收入更低。他设定了五个回归模型，逐步控制年龄、种族、受教育年限等变量。
核心发现：
- 控制多个变量后，吸烟者年收入仍低于非吸烟者
- 但研究存在偏误：未控制吸烟频率等关键变量
- 这一案例生动展示了“相关性不等于因果性”，以及遗漏变量偏误的后果
该研究成为课堂上讨论因果识别局限性的经典范例。
Sample 4：在线英语辅导对学生成绩的影响，来自云南一所中学的证据
这位学生利用云南沙溪中学七年级学生的面板数据，评估了为期一学期的在线英语同伴辅导项目的效果。数据包括期末考试成绩和背景信息，运用回归分析和Z-score。
核心发现：
- 私人家教对所有学生（无论天赋或性别）均有效
- 参与者平均比非参与者高2.16个百分点
- 男生从辅导中获益更多
该研究与联合国可持续发展目标中的优质教育目标相契合，为教育干预政策提供了量化依据
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项目独特性
- 从零基础到独立研究：即使没有统计背景，也能通过本课程掌握回归分析的核心技能，并完成一篇应用型论文。
- 真实数据，真实问题：你将从公开数据集中选题（如世界银行、政府统计局、Kaggle），回答真实世界的经济问题。
- 因果识别的严谨训练：不仅学习如何做回归，更学习如何讨论因果识别的局限性（遗漏变量、反向因果、测量误差等）。
- Excel实战导向：无需编程基础，用Excel完成数据清洗、可视化和回归分析，门槛低、上手快。
- 成果可转化：完成的实证论文可用于大学申请中的学术补充材料、科研竞赛，或作为未来经济学研究的基础。
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课程信息
课程模式：三阶段沉浸式学术训练
阶段零：科研先修课程（录播，约5小时）：涵盖学术诚信、文献检索、综述写作、学术表达，附赠往届研究摘要库
第一阶段：核心研讨（2026年6-7月）：4次小班课 × 2小时，教授带领深入探讨核心议题
第二阶段：研究执行（2026年7-8月）：4次一对一辅导 × 1小时，完成数据收集、回归分析和论文撰写
适合学生：9-12年级，对经济学、统计数据科学、公共政策有浓厚兴趣，希望掌握实证分析技能的学生。无需编程基础，但需具备高中数学基础。
立即行动，占据席位
经济学不仅是理论的推演，更是数据的对话。掌握回归分析，你就掌握了解锁现实问题答案的钥匙。
