该课程排在「名师讲堂｜效率与生产率分析」课程的后面，请耐心等待。
课程背景
效率和生产率分析是经济学中最为核心的内容，因为经济学的目标就是如何用最少的资源获得最大产出，即解决资源最有效配置问题。随着我国经济进入高质量发展阶段，效率和生产率的重要性日益凸现。“劳动生产率”多次纳入到2021年政府工作报告中，“全要素生产率”也被纳入到十九大政策文件中，已从晦涩的学术概念逐步转变为待考核的政府工作目标。
但现有的效率生产率分析主要侧重于第一步效率的测算，而忽略了第二步影响因素的因果关系识别，即探索了效率大小的“是什么”的问题，没有回答如何提高效率“为什么”的问题。由于效率指标的分布特殊，无法采用OLS方法作二阶段回归分析，需要更高级的计量模型来解决识别。
同时，二阶段回归会存在技术上的内生性问题，为了解决这一问题，需要使用系统联立方程的估计方法，从生产系统视角估计外生变量或政策冲击对生产率的因果效应。
另一方面，在大数据背景下，我们有必要使用符合大数据特征的计量经济学方法来构建生产技术前沿面（Production Frontier），进行效率生产率或影子价格分析。我们还有必要放松传统OLS的假设，提出新的计量经济学估计模型来进行因果识别。
在这样的背景下，我们准备开设基于效率分析的高级计量经济学讲座。本课程分为四部分，第一部分为效率分析的二阶段回归分析，主要包括介绍影响效率生产率的政策评估因果识别思路，并提出Tobit-DID和Bootstrapped Truncated DID评估模型。第二部分为基于大数据的边界分析（Big data Frontier analysis），将介绍COLS模型和Quantile Frontier回归模型在大数据效率生产率的应用，同时给出效率生产率和影子价格的估计方法。第三部分为基于系统联立方程的因果识别，将介绍基于SUR和3SLS方法的生产率外生冲击和政策评估方法。第四部分将介绍Partially linear functional-coefficient Panel模型，该模型假设回归模型中的核心解释变量是一个未知函数，可以广泛应用于异质性分析、调节效应和非线性中介效应，扩宽了实证分析的视角。我们还将介绍该模型的编程思路，从而指导学员独立开发新计量估计模型。
本课程将详细解释上述方法的原理，并同时详细介绍并提供所有模型的STATA估计程序。本课程的一大特色是将理论，实践和编程结合起来，不仅解读理论而且理解上述模型的编程和代码实现过程，旨在培养科研工作者独立撰写新模型和新程序！
本课程的授课老师为山东大学张宁教授和厦门大学杜克锐副教授，两位老师一直致力于基于效率和生产率的计量经济学研究，并独立开发多个新模型。根据Scopus数据库统计，张宁教授位于环境效率领域和非期望产出领域世界顶尖学者第2位。 杜克锐副教授独立撰写多个 STATA 命令，例如本课程的xtplfc程序就是杜老师独立开发完成，并发表于STATA Journal, (2020), 976-998.上，获得2017，2019和 2020年STATA中国用户大会优秀稿件奖。
本课程内容具有学术前沿，上述内容都是两位老师发表于 2020 和 2021 年的最新研究成果，部分模型甚至还没有发表，第一时间和大家拿来分享交流！相信是一次很好的交流学习机会！
嘉宾简介
张宁教授
张宁，经济学博士，现任山东大学商学院教授、博士生导师，蓝绿发展研究院院长，“科睿唯安”全球高被引科学家，国家优秀青年基金获得者，珠江青年学者，国家社科基金重大项目首席专家、国家重点研发计划课题负责人。主要研究方向为：资源环境经济，效率与生产率分析等，提出多种改进的效率与生产率模型和能源环境效率模型。根据Socpus数据库统计，在非期望产出与环境效率领域（T.3864）排名全球顶尖学者第2位。现担任 SSCI 期刊《Social Science Journal》副主编；ABS 三星级期刊《Technological Forecasting and Social Change》期刊编委，以第一或通讯在 Science、Nature 子刊、Cell 子刊、《经济研究》《世界经济》《中国工业经济》等国内外期刊发表论文 80余篇，20篇论文进入 ESI 热点和高被引论文。主持 6项国家基金项目，获得霍英东青年教师奖等奖励。
杜克锐
杜克锐，经济学博士，厦门大学管理学院副教授，主要研究方向为能源经济，环境经济，效率和生产率分析。在《经济研究》、《世界经济》、《Energy Economics》、《Energy Journal》、《China Economic Review》、《Stata Journal》等国内外重要期刊发表论文40余篇。主持国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金面上项目、中国博士后科学基金特别资助项目、山东省自然科学基金博士项目等多个课题；获得山东省社会科学优秀成果二等奖（2018）。
课程内容
- 效率分析的二阶段回归（2 课时）
- Big data Frontier analysis- 大数据边界分析（2 课时）
- 系统联立方程的生产率因果分析（2 课时）
- Partially linear functional-coefficient Panel data model（4 课时）
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