大數(shù)據(jù)與定量研究方法論

任課教師:馮昕瑞、江漢臣、寧晶、王云

前言

科研育人團(tuán)隊(duì)采用教師講授、師生研討、論文選題、寫作、投稿指導(dǎo)等方式展開。大綱里列出的是所涉及的教學(xué)與研討主題以及相應(yīng)文獻(xiàn)。為了幫助學(xué)生更好理解和把握社會(huì)科學(xué)定量研究方法，大綱設(shè)計(jì)涵蓋社會(huì)科學(xué)定量研究方法的基本面，包括問卷調(diào)查、實(shí)驗(yàn)研究、因果推斷方法等，并根據(jù)前沿研究趨勢(shì)拓展到文本大數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)和空間大數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，重點(diǎn)理解定量研究的方法論、研究設(shè)計(jì)、文獻(xiàn)述評(píng)、論證邏輯、理論對(duì)話等方面，從而提升學(xué)生在社會(huì)科學(xué)研究，尤其是定量研究方面的素養(yǎng)。

課程安排

1. 秋季學(xué)期

時(shí)間	主題	主講人
1	公共管理研究中的定量方法	寧晶
2	研究設(shè)計(jì)與問卷調(diào)查	寧晶
3	基礎(chǔ)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)	寧晶
4	回歸分析	寧晶
5	中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)	寧晶
6	調(diào)查實(shí)驗(yàn)	寧晶
7	因果推斷和潛在結(jié)果框架	江漢臣
8	工具變量1	江漢臣
9	工具變量2	江漢臣
10	固定效應(yīng)、雙重差分和面板數(shù)據(jù)1	江漢臣
11	固定效應(yīng)、雙重差分和面板數(shù)據(jù)2	江漢臣
12	斷點(diǎn)回歸	江漢臣

1. 
   

   春季學(xué)期

時(shí)間	主題	主講人
1	大數(shù)據(jù)與公共政策分析概述	馮昕瑞
2	編程語言邏輯與應(yīng)用：python基礎(chǔ)	馮昕瑞
3	大數(shù)據(jù)的獲取與網(wǎng)絡(luò)爬蟲	馮昕瑞
4	文本數(shù)據(jù)分析與在社會(huì)科學(xué)中的應(yīng)用	馮昕瑞
5	機(jī)器學(xué)習(xí)方法及其在研究中的應(yīng)用	馮昕瑞
6	社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析原理與實(shí)踐	馮昕瑞
7	地理大數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用	王云
8	空間分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)	王云
9	矢量數(shù)據(jù)的分析方法	王云
10	柵格數(shù)據(jù)的分析方法	王云
11	空間分析建模與應(yīng)用	王云
12	空間分析與公共管理學(xué)應(yīng)用	王云

專題一公共管理研究中的定量方法

核心閱讀：

Groeneveld, S., Tummers, L., Bronkhorst, B., Ashikali, T., & Van Thiel, S. (2015). Quantitative Methods in Public Administration: Their Use and Development Through Time. International Public Management Journal, 18(1), 61-86.

Vogel, R., & Hattke, F. (2022). A Century of Public Administration: Traveling through Time and Topics. Public Administration, 100(1), 17-40.

主要內(nèi)容：基于國(guó)際公共管理學(xué)界的研究，探討公共管理研究的兩大話題：公共政策與公共組織，介紹公共管理研究方法的趨勢(shì)，介紹公共管理定量方法的主要應(yīng)用與發(fā)展趨向。

輔助閱讀：

保羅?A?薩巴蒂爾.(2004). 政策過程理論.北京:三聯(lián)出版社.

劉潤(rùn)澤& 鞏宜萱.(2020).回顧與反思：定量研究在公共管理學(xué)科的濫用. 公共管理學(xué)報(bào)(01),152-158.

馬亮.(2017).實(shí)證公共管理研究日趨量化:因應(yīng)與調(diào)適. 學(xué)海(05),194-201.

田凱等.(2020). 組織理論:公共的視角. 北京:北京大學(xué)出版社.

于文軒& 樊博.(2020).公共管理學(xué)科的定量研究被濫用了嗎？——與劉潤(rùn)澤、鞏宜萱一文商榷. 公共管理學(xué)報(bào)(01),159-166.

Johnson, G. (2014). Research Methods for Public Administrators. ME Sharpe.

Meier, K. J., Brudney, J. L., & Bohte, J. (2014). Applied Statistics for Public and Nonprofit Administration. Cengage Learning.

Yang, K. (2021). Methodologies toward a New Era of Public Administration: Diversity and Advancement. Public Performance & Management Review, 44(5), 961-974.

Wright, B. E., Manigault, L. J., & Black, T. R. (2004). Quantitative Research Measurement in Public Administration: An Assessment of Journal Publications. Administration & Society, 35(6), 747-764.

專題二研究設(shè)計(jì)與問卷調(diào)查

核心閱讀：

高翔& 黃張迪.(2018).大學(xué)生選擇黨政機(jī)關(guān)就業(yè)的生涯激勵(lì):公共服務(wù)動(dòng)機(jī),還是政治效能感?. 治理研究(02),111-121.

Gary King, Robert O. Keohane, and Sidney Verba (1994) Designing Social Inquiry: Scientific Inference in Qualitative Research. Princeton University Press.（中文版：羅伯特·基歐漢, 悉尼·維巴, & 加里·金. (2014). 社會(huì)科學(xué)中的研究設(shè)計(jì)(陳碩譯). 上海: 格致出版社.）

布萊德本等.(2011).問卷設(shè)計(jì)手冊(cè). 重慶: 重慶大學(xué)出版社.

主要內(nèi)容：作為公共管理研究的一大熱點(diǎn)，公共服務(wù)動(dòng)機(jī)已成為理論與實(shí)踐關(guān)注的重心。公務(wù)人員作為公共政策的制定者和公共服務(wù)的提供者，其公共服務(wù)動(dòng)機(jī)的強(qiáng)弱關(guān)乎國(guó)家治理實(shí)踐的價(jià)值取向。本部分以公共服務(wù)動(dòng)機(jī)為例，介紹公共管理定量研究的研究設(shè)計(jì)要素以及問卷調(diào)查中題項(xiàng)設(shè)計(jì)。

輔助閱讀：

王亞華& 舒全峰.(2018).中國(guó)鄉(xiāng)村干部的公共服務(wù)動(dòng)機(jī):定量測(cè)度與影響因素. 管理世界(02),93-102.

王亞華& 肖亞洲.(2022).公共服務(wù)動(dòng)機(jī)可以被形塑嗎?——干部教育培訓(xùn)對(duì)公共服務(wù)動(dòng)機(jī)的影響. 公共管理與政策評(píng)論(03),17-28.

謝宇,胡婧煒& 張春泥.(2014).中國(guó)家庭追蹤調(diào)查:理念與實(shí)踐. 社會(huì)(02),1-32.

楊開峰& 楊慧珊.(2021).公共服務(wù)動(dòng)機(jī)量表的中國(guó)化. 治理研究(06),62-76.

臧雷振& 徐榕.(2023).方法論危機(jī)下的問卷調(diào)查：挑戰(zhàn)、變革與改進(jìn)路徑. 社會(huì)學(xué)評(píng)論(02),26-48.

Cornesse, C., & Blom, A. G. (2023). Response Quality in Nonprobability And Probability-Based Online Panels. Sociological Methods & Research, 52(2), 879-908.

Couper, M. P. (2017). New Developments in Survey Data Collection. Annual Review of Sociology, 43, 121-145.

Lee, G., Benoit‐Bryan, J., & Johnson, T. P. (2012). Survey Research in Public Administration: Assessing Mainstream Journals with a Total Survey Error Framework. Public Administration Review, 72(1), 87-97.

Perry, J. L. (1996). Measuring Public Service Motivation: An Assessment of Construct Reliability and Validity. Journal of Public Administration Research and Theory, 6(1), 5-22.

Smith, T. W. (2013). Survey-Research Paradigms Old and New. International Journal of Public Opinion Research, 25(2), 218-229.

專題三基礎(chǔ)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)

核心閱讀：

吳愈曉,畢先進(jìn).(2023).回歸分析及Stata軟件應(yīng)用.北京:北京大學(xué)出版社.

王麗麗& 馬亮.(2023).政民接觸對(duì)公務(wù)員合作生產(chǎn)態(tài)度的影響機(jī)制——公務(wù)員對(duì)公民信任的中介模型. 公共行政評(píng)論(02),25-43.

主要內(nèi)容：合作生產(chǎn)理論或合供理論通過引入多元生產(chǎn)主體，充分調(diào)動(dòng)多元資源和價(jià)值，為提升公共服務(wù)效率，促進(jìn)公共服務(wù)供給模式革新提供了理論支持。目前合作生產(chǎn)理論已成為公共管理研究的熱點(diǎn)。本講以合作生產(chǎn)研究為例，講授如何使用調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)分析與因子分析。

輔助閱讀：

李華芳.(2020).合供:過去、現(xiàn)在與未來. 公共管理與政策評(píng)論(01),10-22.

王學(xué)軍& 李航宇.(2023).公眾參與合作生產(chǎn)的動(dòng)機(jī)圖譜及其影響——價(jià)值共創(chuàng)視角下的混合研究. 公共行政評(píng)論(02),4-24.

Alford, J., & Yates, S. (2016). Coproduction of Public Services in Australia: The Roles of Government Organisations and Coproducers. Australian Journal of Public Administration, 75(2), 159-175.

Fledderus, J., Brandsen, T., & Honingh, M. (2014). Restoring Trust through the Coproduction of Public Services: A Theoretical Elaboration. Public Management Review, 16(3), 424-443.

Osborne, S. P., Radnor, Z., & Strokosch, K. (2016). Co-Production and the Co-creation of Value In Public Services: A Suitable Case For Treatment?. Public Management Review, 18(5), 639-653.

Watkins, M. (2021). A Step-By-Step Guide to Exploratory Factor Analysis with Stata. Routledge.

專題四回歸分析

核心閱讀：

盧少云.(2017).公民自愿主義、大眾傳媒與公共環(huán)保行為——基于中國(guó)CGSS2013數(shù)據(jù)的實(shí)證分析. 公共行政評(píng)論(05),69-85

吳愈曉,畢先進(jìn).(2023).回歸分析及Stata軟件應(yīng)用.北京:北京大學(xué)出版社.

主要內(nèi)容：自1970年代后期以來，公共管理研究中公民參與研究長(zhǎng)盛不衰。公民參有助于公民觀察和理解政治機(jī)構(gòu)的真實(shí)運(yùn)作方式和服務(wù)績(jī)效，向政府部門及時(shí)提供服務(wù)反饋。本講以公民參與以公民參與研究為例，探討如何使用調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行基礎(chǔ)的一般線性回歸。

輔助閱讀：

謝宇.(2013).回歸分析.北京:社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社.

謝剛& 苗紅娜.(2023).社區(qū)公共參與何以增促居民的公共服務(wù)獲得感?. 公共行政評(píng)論(02),157-173.

Hong, S. (2015). Citizen Participation in Budgeting: A Trade-off Between Knowledge and Inclusiveness?. Public Administration Review, 75(4), 572-582.

Mettler, S. (2002). Bringing the State Back in to Civic Engagement: Policy Feedback Effects Of the GI Bill for World War II Veterans. American Political Science Review, 96(2), 351-365.

Tsai, L. L., & Xu, Y. (2018). Outspoken Insiders: Political Connections and Citizen Participation in Authoritarian China. Political Behavior, 40, 629-657.

Van Ryzin, G. G. (2015). Service Quality, Administrative Process, and Citizens’ Evaluation of Local Government in the US. Public Management Review, 17(3), 425-442.

專題五中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)

核心閱讀：

劉紅云.(2020).中介效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)方法及應(yīng)用.北京:教育科學(xué)出版社.

林亞清& 藍(lán)浦城.(2023).公務(wù)員公共服務(wù)動(dòng)機(jī)何以影響其變革行為?——工作重塑的中介作用和變革型領(lǐng)導(dǎo)的調(diào)節(jié)作用. 公共管理與政策評(píng)論(04),80-96

主要內(nèi)容：變革行為最早發(fā)源于企業(yè)管理研究，在新公共管理運(yùn)動(dòng)的推動(dòng)下被引入公共管理研究和實(shí)踐中，被認(rèn)為是政府部門克服低效率、僵化程序和繁文縟節(jié)的重要手段。本部分以公務(wù)員的變革行為研究為例，介紹公共管理研究的中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)的概念、區(qū)別與使用。

輔助閱讀：

溫忠麟& 葉寶娟.(2014).中介效應(yīng)分析:方法和模型發(fā)展. 心理科學(xué)進(jìn)展(05),731-745.、

Jensen, U. T., & Vestergaard, C. F. (2017). Public Service Motivation and Public Service Behaviors: Testing the Moderating Effect of Tenure. Journal of Public Administration Research and Theory, 27(1), 52-67.

Nam, T. (2018). Examining the Anti-Corruption Effect of E-Government and the Moderating Effect of National Culture: A Cross-Country Study. Government Information Quarterly, 35(2), 273-282.

Walker, R. M., Damanpour, F., & Devece, C. A. (2011). Management Innovation and Organizational Performance: The Mediating Effect of Performance Management. Journal of Public Administration Research And Theory, 21(2), 367-386.

Wu, W., Ma, L., & Yu, W. (2017). Government Transparency and Perceived Social Equity: Assessing the Moderating Effect of Citizen Trust in China. Administration & Society, 49(6), 882-906.

專題六調(diào)查實(shí)驗(yàn)

核心閱讀：

任麗穎.(2018).用問卷做實(shí)驗(yàn)：調(diào)查—實(shí)驗(yàn)法的概論與操作.重慶:重慶大學(xué)出版社.

張揚(yáng)& 秦川申.(2022).政策敘事、公眾態(tài)度與支持行為傾向——基于上海城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型的調(diào)查實(shí)驗(yàn). 公共行政評(píng)論(03),140-160.

主要內(nèi)容：敘事政策框架是政策過程理論中的最新進(jìn)展?？蚣苤赋稣叩睦嫦嚓P(guān)者可以使用政策敘事來影響政策過程，他們通過將復(fù)雜的政策問題簡(jiǎn)化為具有現(xiàn)實(shí)背景、不同參與者及具體情節(jié)的“故事”來幫助公眾理解政策。本講以政策敘事研究為例，介紹公共管理研究中的調(diào)查實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)、分析與寫作。

輔助閱讀：

蔡銳星& 胡威.(2022).公共危機(jī)情境下官僚的親社會(huì)違規(guī)行為傾向：一項(xiàng)調(diào)查實(shí)驗(yàn)研究. 公共管理評(píng)論(02),5-42.

王森滸,李子信,陳云松& 龔順.(2022).調(diào)查實(shí)驗(yàn)法在社會(huì)學(xué)中的應(yīng)用:方法論評(píng)述. 社會(huì)學(xué)評(píng)論(06),230-252.

吳建南& 劉遙.(2020).公眾如何感知公立醫(yī)院和私立醫(yī)院的績(jī)效差異?——基于一項(xiàng)調(diào)查實(shí)驗(yàn)的比較研究. 公共行政評(píng)論(06),99-113.

張書維,譚小慧,梁歆佚& 朱亞鵬.(2021).“助推”生育政策:信息框架影響生育意愿的調(diào)查實(shí)驗(yàn)研究. 公共管理與政策評(píng)論(01),42-54.

George, B., Baekgaard, M., Decramer, A., Audenaert, M., & Goeminne, S. (2020). Institutional Isomorphism, Negativity Bias and Performance Information Use by Politicians: A Survey Experiment. Public Administration, 98(1), 14-28.

Keiser, L. R., & Miller, S. M. (2020). Does Administrative Burden Influence Public Support for Government Programs? Evidence from A Survey Experiment. Public Administration Review, 80(1), 137-150.

Meyer-Sahling, J. H., Mikkelsen, K. S., & Schuster, C. (2019). The Causal Effect of Public Service Motivation on Ethical Behavior in the Public Sector: Evidence from a Large-Scale Survey Experiment. Journal of Public Administration Research and Theory, 29(3), 445-459.

van den Bekerom, P., van der Voet, J., & Christensen, J. (2021). Are Citizens More Negative about Failing Service Delivery by Public Than Private Organizations? Evidence from a Large-Scale Survey Experiment. Journal of Public Administration Research and Theory, 31(1), 128-149.

專題七因果推斷和潛在結(jié)果框架

核心閱讀：

Angrist, J.D. & Pischke, J. (2009) Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion, Princeton: Princeton University Press. (中文版：?jiǎn)淌鎭啞ぐ哺窭锼固兀s恩-斯特芬·皮施克. (2012). 基本無害的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：實(shí)證研究者指南. 郎金煥，李井奎譯. 上海: 格致出版社.) 第一章第二章

主要內(nèi)容：明確因果推斷的核心問題，理解潛在結(jié)果框架和反事實(shí)，學(xué)會(huì)用理想實(shí)驗(yàn)思考實(shí)證策略，理解什么是內(nèi)生性。

輔助閱讀：

王思琦. (2018).公共管理與政策研究中的實(shí)地實(shí)驗(yàn):因果推斷與影響評(píng)估的視角. 公共行政評(píng)論(01), 87-107+221.

楊真& 張倩.(2019).教育期望視角下的子女教育與家庭消費(fèi)——基于反事實(shí)框架的因果推斷. 經(jīng)濟(jì)問題(07), 78-86.

黃斌& 李波. (2022).因果推斷、科學(xué)證據(jù)與教育研究——兼論2021年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主的教育研究. 華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(教育科學(xué)版)(04), 1-15.

丁鵬. (2021). 因果推斷——現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)的思想飛躍. 數(shù)學(xué)文化(12), 51-67.

Imbens, G. W., & Rubin, D. B. (2015). Causal inference in statistics, social, and biomedical sciences. Cambridge University Press.

專題八工具變量（兩講）

核心閱讀：

Angrist, J.D. & Pischke, J. (2009) Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion, Princeton: Princeton University Press. (中文版：?jiǎn)淌鎭啞ぐ哺窭锼固?，約恩-斯特芬·皮施克. (2012). 基本無害的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：實(shí)證研究者指南. 郎金煥，李井奎譯. 上海: 格致出版社.) 第四章

主要內(nèi)容：理解工具變量的原理，了解經(jīng)典工具變量，掌握工具變量的應(yīng)用，討論如何選擇控制變量

輔助閱讀：

陳云松.(2012).邏輯、想象和詮釋: 工具變量在社會(huì)科學(xué)因果推斷中的應(yīng)用. 社會(huì)學(xué)研究(06),192-216+245-246.

方穎& 趙揚(yáng).(2011).尋找制度的工具變量:估計(jì)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn). 經(jīng)濟(jì)研究(05),138-148.

羅煜,何青& 薛暢.(2016).地區(qū)執(zhí)法水平對(duì)中國(guó)區(qū)域金融發(fā)展的影響. 經(jīng)濟(jì)研究(07),118-131.

Acemoglu, D., Johnson, S., & Robinson, J. A. (2001). The colonial origins of comparative development: An empirical investigation. American economic review, 91(5), 1369-1401.

Bai, Y., & Kung, J. K. S. (2015). Diffusing knowledge while spreading God's message: Protestantism and economic prosperity in China, 1840–1920. Journal of the European Economic Association, 13(4), 669-698.

Chen, T., Kung, J. K. S., & Ma, C. (2020). Long live Keju! The persistent effects of China’s civil examination system. The economic journal, 130(631), 2030-2064.

專題九固定效應(yīng)、雙重差分和面板數(shù)據(jù)（兩講）

核心閱讀：

Angrist, J.D. & Pischke, J. (2009) Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion, Princeton: Princeton University Press. (中文版：?jiǎn)淌鎭啞ぐ哺窭锼固?，約恩-斯特芬·皮施克. (2012). 基本無害的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：實(shí)證研究者指南. 郎金煥，李井奎譯. 上海: 格致出版社.) 第五章

主要內(nèi)容：理解固定效應(yīng)和雙重差分的基本假設(shè)，掌握面板數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

輔助閱讀：

劉瑞明& 趙仁杰.(2015).國(guó)家高新區(qū)推動(dòng)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展嗎?——基于雙重差分方法的驗(yàn)證. 管理世界(08),30-38.

黃煒,張子堯& 劉安然.(2022).從雙重差分法到事件研究法. 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)評(píng)論(02),17-36.

呂越,陸毅,吳嵩博& 王勇.(2019).“一帶一路”倡議的對(duì)外投資促進(jìn)效應(yīng)——基于2005—2016年中國(guó)企業(yè)綠地投資的雙重差分檢驗(yàn). 經(jīng)濟(jì)研究(09),187-202.

Chen, Y., Fan, Z., Gu, X., & Zhou, L. A. (2020). Arrival of young talent: The send-down movement and rural education in China. American Economic Review, 110(11), 3393-3430.

Bai, Y., & Jia, R. (2016). Elite recruitment and political stability: the impact of the abolition of China's civil service exam. Econometrica, 84(2), 677-733.

Jiang, H., & Tang, X. (2022). Effects of local government social media use on citizen compliance during a crisis: Evidence from the COVID‐19 crisis in China. Public administration.

Jiang, J. (2018). Making bureaucracy work: patronage networks, performance incentives, and economic development in China. American Journal of Political Science, 62(4), 982-999.

專題十?dāng)帱c(diǎn)回歸

核心閱讀：

Angrist, J.D. & Pischke, J. (2009) Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion, Princeton: Princeton University Press. (中文版：?jiǎn)淌鎭啞ぐ哺窭锼固兀s恩-斯特芬·皮施克. (2012). 基本無害的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：實(shí)證研究者指南. 郎金煥，李井奎譯. 上海: 格致出版社.) 第六章

主要內(nèi)容：理解斷點(diǎn)回歸基本原理，掌握清晰斷點(diǎn)和模糊斷點(diǎn)的應(yīng)用。

輔助閱讀：

張川川& 陳斌開.(2014).“社會(huì)養(yǎng)老”能否替代“家庭養(yǎng)老”?——來自中國(guó)新型農(nóng)村社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)的證據(jù). 經(jīng)濟(jì)研究(11),102-115.

謝謙,薛仙玲& 付明衛(wèi).(2019).斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)方法應(yīng)用的研究綜述. 經(jīng)濟(jì)與管理評(píng)論(02),69-79.

李楠& 林友宏.(2016).管治方式轉(zhuǎn)變與經(jīng)濟(jì)發(fā)展——基于清代西南地區(qū)“改土歸流”歷史經(jīng)驗(yàn)的考察. 經(jīng)濟(jì)研究(07),173-188.

劉生龍,周紹杰& 胡鞍鋼.(2016).義務(wù)教育法與中國(guó)城鎮(zhèn)教育回報(bào)率:基于斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì). 經(jīng)濟(jì)研究(02),154-167.

Chen, Y., Ebenstein, A., Greenstone, M., & Li, H. (2013). Evidence on the impact of sustained exposure to air pollution on life expectancy from China’s Huai River policy. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110(32), 12936-12941.

Jia, J., Liang, X., & Ma, G. (2021). Political hierarchy and regional economic development: Evidence from a spatial discontinuity in China. Journal of public economics, 194, 104352.

專題十一大數(shù)據(jù)與公共政策分析概述

核心閱讀：

Lazer, D. M., Pentland, A., Watts, D. J., Aral, S., Athey, S., Contractor, N., ... & Wagner, C. (2020). Computational social science: Obstacles and opportunities. Science, 369(6507), 1060-1062.

Edelmann, A., Wolff, T., Montagne, D., & Bail, C. A. (2020). Computational social science and sociology. Annual Review of Sociology, 46, 61-81.

主要內(nèi)容：大數(shù)據(jù)方法在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域（特別是公共政策分析）中的應(yīng)用概述。介紹和辨析核心概念，進(jìn)行文獻(xiàn)鑒賞。

輔助閱讀：

Athey, S. (2018). The impact of machine learning on economics. In The economics of artificial intelligence: An agenda (pp. 507-547). University of Chicago Press.

Varian, H. R. (2014). Big data: New tricks for econometrics. Journal of economic perspectives, 28(2), 3-28.

Kleinberg, J., Ludwig, J., Mullainathan, S., & Obermeyer, Z. (2015). Prediction policy problems. American Economic Review, 105(5), 491-495.

Mehrabi, N., Morstatter, F., Saxena, N., Lerman, K., & Galstyan, A. (2021). A survey on bias and fairness in machine learning. ACM computing surveys (CSUR), 54(6), 1-35.

洪永淼, & 汪壽陽. (2021). 大數(shù)據(jù), 機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)學(xué): 挑戰(zhàn)與機(jī)遇. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)報(bào), 1(1), 17.

王芳, 王宣藝, & 陳碩. (2020). 經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中的機(jī)器學(xué)習(xí): 回顧與展望. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究, 37(4), 146-164.

專題十二編程語言邏輯與應(yīng)用：python基礎(chǔ)

核心閱讀：

Chollet, F. (2021). Deep learning with Python. Simon and Schuster. Chapter 1-3.

主要內(nèi)容：python軟件安裝、安裝和導(dǎo)入包；基于jupyter notebook編譯器的python基礎(chǔ)操作（變量集數(shù)據(jù)類型、條件語句和循環(huán)語句、函數(shù)和文件操作等）；基于ChatGPT等工具學(xué)習(xí)和使用python語言編程。

輔助閱讀：

Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2009). Natural language processing with Python: analyzing text with the natural language toolkit. " O'Reilly Media, Inc.".

Kazil, J., & Jarmul, K. (2016). Data wrangling with python: tips and tools to make your life easier. " O'Reilly Media, Inc.".

使用anaconda下載python3：https://www.anaconda.com/download/

Python 官方教程：https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/index.html

專題十三大數(shù)據(jù)的獲取與網(wǎng)絡(luò)爬蟲

核心閱讀：

李寧. (2020). Python 爬蟲技術(shù): 深入理解原理, 技術(shù)與開發(fā). 清華大學(xué)出版社.

主要內(nèi)容：數(shù)據(jù)獲取渠道和方法；網(wǎng)絡(luò)爬蟲相關(guān)知識(shí)、爬蟲軟件的八爪魚軟件操作基礎(chǔ)介紹；基于python語言的爬蟲基本操作（例如，使用requests包發(fā)送http請(qǐng)求和處理相應(yīng)等）。

輔助閱讀：

Sobel, Benjamin LW. “A New Common Law of Web Scraping.”Lewis Clark L. Rev. 25(2021): 147.

Matthew J. Salganik. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. Princeton University Press. Ch. 6 Ethics

Luscombe, A., Dick, K. and Walby, K., 2022. Algorithmic thinking in the public interest: navigating technical, legal, and ethical hurdles to web scraping in the social sciences. Quality Quantity, 56(3), pp.1023-1044.

專題十四文本數(shù)據(jù)分析與在社會(huì)科學(xué)中的應(yīng)用

核心閱讀：

沈艷, 陳赟, & 黃卓. (2019). 文本大數(shù)據(jù)分析在經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融學(xué)中的應(yīng)用: 一個(gè)文獻(xiàn)綜述. 經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊), 18(4), 1153-1186.

Grimmer, J., Roberts, M. E., & Stewart, B. M. (2022). Text as data: A new framework for machine learning and the social sciences. Princeton University Press.

主要內(nèi)容：基于python語言的基礎(chǔ)操作：基于re正則表達(dá)式進(jìn)行文本數(shù)據(jù)預(yù)處理；使用jieba包進(jìn)行分詞、添加詞典；去除停用詞；獨(dú)熱法與特征工程；情感分析。

輔助閱讀：

Grimmer, J., & Stewart, B. M. (2013). Text as data: The promise and pitfalls of automatic content analysis methods for political texts. Political analysis, 21(3), 267-297.

Barberá, P., Boydstun, A. E., Linn, S., McMahon, R., & Nagler, J. (2021). Automated text classification of news articles: A practical guide. Political Analysis, 29(1), 19-42.

Monroe, B. L., Colaresi, M. P., & Quinn, K. M. (2008). Fightin'words: Lexical feature selection and evaluation for identifying the content of political conflict. Political Analysis, 16(4), 372-403.

Hassan, T. A., Hollander, S., Van Lent, L., & Tahoun, A. (2019). Firm-level political risk: Measurement and effects. The Quarterly Journal of Economics, 134(4), 2135-2202.

Chan, J. T., & Zhong, W. (2019). Reading China: Predicting policy change with machine learning.

Mueller, H., & Rauh, C. (2018). Reading between the lines: Prediction of political violence using newspaper text. American Political Science Review, 112(2), 358-375.

Shapiro, A. H., Sudhof, M., & Wilson, D. J. (2022). Measuring news sentiment. Journal of econometrics, 228(2), 221-243.

Algaba, A., Ardia, D., Bluteau, K., Borms, S., & Boudt, K. (2020). Econometrics meets sentiment: An overview of methodology and applications. Journal of Economic Surveys, 34(3), 512-547.

Sch?ll, N., Gallego, A., & Le Mens, G. (2021). Politician-Citizen Interactions and Dynamic Representation: Evidence from Twitter. Universitat Pompeu Fabra, Department of Economics and Business.

Hargittai, E. (2020). Potential biases in big data: Omitted voices on social media. Social Science Computer Review, 38(1), 10-24.

Lazer, D., & Radford, J. (2017). Data ex machina: introduction to big data. Annual Review of Sociology, 43, 19-39.

專題十五機(jī)器學(xué)習(xí)方法及其在研究中的應(yīng)用

核心閱讀：

Burkov, A. (2019). The hundred-page machine learning book (Vol. 1, p. 32). Quebec City, QC, Canada: Andriy Burkov.

陳強(qiáng)（2021），機(jī)器學(xué)習(xí)及Python應(yīng)用，北京：高等教育出版社.

主要內(nèi)容：基于python語言的基礎(chǔ)操作：有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)（基本原理與應(yīng)用）；無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)（降維、分類）；自然語言處理進(jìn)階：Wordvec詞嵌入模型、LDA主題模型等。

輔助閱讀：

郭峰& 陶旭輝.(2023).機(jī)器學(xué)習(xí)與社會(huì)科學(xué)中的因果關(guān)系：一個(gè)文獻(xiàn)綜述. 經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)(01),1-17. doi:10.13821/j.cnki.ceq.2023.01.01.

胡安寧,吳曉剛& 陳云松.(2021).處理效應(yīng)異質(zhì)性分析——機(jī)器學(xué)習(xí)方法帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn). 社會(huì)學(xué)研究(01),91-114+228. doi:CNKI:SUN:SHXJ.0.2021-01-005.

Grimmer, J., Roberts, M. E., & Stewart, B. M. (2021). Machine learning for social science: An agnostic approach. Annual Review of Political Science, 24, 395-419.

Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S., & Dean, J. (2013). Distributed representations of words and phrases and their compositionality. Advances in neural information processing systems, 26.

Hoberg, G., & Phillips, G. (2016). Text-based network industries and endogenous product differentiation. Journal of Political Economy, 124(5), 1423-1465.

Baker, S. R., Bloom, N., & Davis, S. J. (2016). Measuring economic policy uncertainty. The quarterly journal of economics, 131(4), 1593-1636.

Qin, B., Str?mberg, D., & Wu, Y. (2018). Media bias in China. American Economic Review, 108(9), 2442-2476.

Athey, S., Mobius, M., & Pal, J. (2021). The impact of aggregators on internet news consumption (No. w28746). National Bureau of Economic Research.

Molina, M., & Garip, F. (2019). Machine learning for sociology. Annual Review of Sociology, 45, 27-45.

Athey, S., & Imbens, G. W. (2019). Machine learning methods that economists should know about. Annual Review of Economics, 11, 685-725.

專題十六社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析原理與實(shí)踐

核心閱讀：

Green, H. D., & Wasserman, S. (2015). Network Analysis: A Definitional Guide to Important Concepts. Network Analysis, 35.

Kitts, J. A., & Quintane, E. (2019). Rethinking Social Networks in the Era of Computational Social Science. Oxford Handbook of Social Networks., 29

主要內(nèi)容：社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析范式和理論基礎(chǔ)；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)類型、特征和結(jié)構(gòu)分析；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析；基于python和R的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析實(shí)踐。

輔助閱讀：

Miller, P. R., Bobkowski, P. S., Maliniak, D., & Rapoport, R. B. (2015). Talking Politics on Facebook: Network Centrality and Political Discussion Practices in Social Media. Political Research Quarterly, 68(2), 377–391.

Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Structural Analysis in the Social Sciences: Vol. 8. Social Network Analysis: Methods and Applications. New York, NY: Cambridge University Press.

McPherson, M., Smith-Lovin, L., & Cook, J. M. (2001). Birds of a Feather: Homophily in Social Networks. Annual Review of Sociology, 27(1), 415–444.

Malik, P., & Lee, S. (2020). Follow Me Too: Determinants of Transitive Tie Formation on Twitter. Social Media + Society, 6(3), 1-12

Golder, S. A., & Macy, M. W. (2014). Digital Footprints: Opportunities and Challenges for Online Social Research. Annual Review of Sociology, 40(1), 129–152.

Luke, D. A. (2015). A User’s Guide to Network Analysis in R. Cham Hildesheim New York: Springer.

Borgatti, S. P., Everett, M. G., & Johnson, J. C. (2013). Analyzing Social Networks (1 edition). Los Angeles: SAGE Publications Ltd.

專題十七地理大數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用

核心閱讀：

田永中等編著. GIS空間分析基礎(chǔ)教程, 2018, 北京：科學(xué)出版社第一章

主要內(nèi)容：

地理大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景、特征與應(yīng)用，空間分析的主要內(nèi)容及常用方法

輔助閱讀：

Anselin L., Rey S. J. (2010). Perspectives on spatial data analysis. Springer Berlin Heidelberg.

Anselin L. (2010). Thirty years of spatial econometrics. Papers in Regional Science, 89(1): 3-25.

鄔倫等編著(2001). 地理信息系統(tǒng): 原理、方法和應(yīng)用. 北京：科學(xué)出版社, 2001

劉瑜,汪珂麗,邢瀟月等(2023).地理分析中的空間效應(yīng).地理學(xué)報(bào),78(03):517-531.

劉瑜,姚欣,龔詠喜等(2020).大數(shù)據(jù)時(shí)代的空間交互分析方法和應(yīng)用再論.地理學(xué)報(bào), 75(07):1523-1538.

專題十八空間分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

核心閱讀：

田永中等編著, GIS空間分析基礎(chǔ)教程, 2018, 北京：科學(xué)出版社第二章

主要內(nèi)容：

空間數(shù)據(jù)的組成、數(shù)據(jù)源、獲取方式；空間數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換、處理與可視化。

輔助閱讀：

Griffith, D. A. (2007). Spatial structure and spatial interaction: 25 years later. Review of Regional Studies, 37(1), 28-38.

Unwin, D. J. (1996). GIS, spatial analysis and spatial statistics. Progress in Human Geography, 20(4), 540–551.

Anselin, L. (1989). What is special about spatial data: Alternative perspectives on spatial data analysis. National Center for Geographic Information and Analysis Technical Paper 89-4. Santa Barbara, CA : NCGIA.

李少杰,羅強(qiáng), 孫亞松.(2021).基于時(shí)空知識(shí)圖譜的空間分析方法研究. 地理信息世界(06),72-78.

李德仁,姚遠(yuǎn), 邵振峰.(2014).智慧城市中的大數(shù)據(jù). 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版)(06),631-640.

孟斌,王勁峰,張文忠,等.(2005).基于空間分析方法的中國(guó)區(qū)域差異研究. 地理科學(xué)(04).

李德仁,王樹良,李德毅,等.(2002).論空間數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的理論與方法. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版)(03),221-233.

專題十九矢量數(shù)據(jù)的分析方法

核心閱讀：

田永中等編著, GIS空間分析基礎(chǔ)教程, 2018, 北京：科學(xué)出版社第三章

主要內(nèi)容：

空間量算分析，空間查詢分析，統(tǒng)計(jì)分析，鄰近性分析，緩沖區(qū)分析，疊加分析，網(wǎng)絡(luò)分析，地址匹配等矢量數(shù)據(jù)分析方法。

輔助閱讀：

Huang, J., Levinson, D., Wang, J., Zhou, J., & Wang, Z. (2018). Tracking job and housing dynamics with smartcard data. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(50), 12710-12715.

Shi, K., Chang, Z., Chen, Z., Wu, J., & Yu, B. (2020). Identifying and evaluating poverty using multisource remote sensing and point of interest (POI) data: A case study of Chongqing, China. Journal of Cleaner Production, 255, 120245.

Wang, Y., Wu, K., Zhao, Y., Wang, C., & Zhang, H. O. (2021). Examining the effects of the built environment on housing rents in the Pearl River Delta of China. Applied Spatial Analysis and Policy, 1-25.

古恒宇,沈體雁,周麟,等.(2018).基于GWR和sDNA模型的廣州市路網(wǎng)形態(tài)對(duì)住宅價(jià)格影響的時(shí)空分析. 經(jīng)濟(jì)地理(03),82-91.

李佳洺,陸大道,徐成東,等.(2017).胡煥庸線兩側(cè)人口的空間分異性及其變化. 地理學(xué)報(bào)(01),148-160.

勞昕& 沈體雁.(2016).基于人口遷移的中國(guó)城市體系演化預(yù)測(cè)研究. 人口與經(jīng)濟(jì)(06),35-47.

陳蔚珊,柳林,梁育填.(2016).基于POI數(shù)據(jù)的廣州零售商業(yè)中心熱點(diǎn)識(shí)別與業(yè)態(tài)集聚特征分析. 地理研究(04),703-716.

周浩,余壯雄, 楊錚.(2015).可達(dá)性、集聚和新建企業(yè)選址——來自中國(guó)制造業(yè)的微觀證據(jù). 經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)(04),1393-1416.

專題二十柵格數(shù)據(jù)的分析方法

核心閱讀：

田永中等編著, GIS空間分析基礎(chǔ)教程, 2018, 北京：科學(xué)出版社第四章

主要內(nèi)容：

像元統(tǒng)計(jì)、鄰域統(tǒng)計(jì)、分區(qū)統(tǒng)計(jì)等柵格數(shù)據(jù)分級(jí)分析方法；DEM獲取渠道、表達(dá)模型及應(yīng)用領(lǐng)域；地形特征分析、空間插值與三維表面的創(chuàng)建。

輔助閱讀：

Bauhr, M., & Carlitz, R. (2021). When does transparency improve public services? Street-level discretion, information, and targeting. Public Administration, 99(3), 500–516.

Zhou, Y., Li, X., & Liu, Y. (2020). Land use change and driving factors in rural China during the period 1995-2015. Land Use Policy, 99, 105048.

Li, Y., Li, Y., Karácsonyi, D., Liu, Z., Wang, Y., & Wang, J. (2020). Spatio-temporal pattern and driving forces of construction land change in a poverty-stricken county of China and implications for poverty-alleviation-oriented land use policies. Land Use Policy, 91, 104267.

劉修巖,李松林,秦蒙.(2017).城市空間結(jié)構(gòu)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)效率——兼論中國(guó)城鎮(zhèn)化發(fā)展道路的模式選擇. 管理世界(01),51-64.

徐康寧,陳豐龍,劉修巖.(2015).中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的真實(shí)性:基于全球夜間燈光數(shù)據(jù)的檢驗(yàn). 經(jīng)濟(jì)研究(09),17-29+57.

王勇,孫瑞欣.(2022).土地利用變化對(duì)區(qū)域水—能源—糧食系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的影響——以京津冀城市群為研究對(duì)象. 自然資源學(xué)報(bào)(03),582-599.

楊振山,蘇錦華,楊航等.(2021).基于多源數(shù)據(jù)的城市功能區(qū)精細(xì)化研究——以北京為例. 地理研究(02),477-494.

張俊.(2017).高鐵建設(shè)與縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展——基于衛(wèi)星燈光數(shù)據(jù)的研究. 經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)(04),1533-1562.

專題二十一空間分析建模與應(yīng)用

核心閱讀：

田永中等編著, GIS空間分析基礎(chǔ)教程, 2018, 北京：科學(xué)出版社.第五章

主要內(nèi)容：

空間分析建模，元胞自動(dòng)機(jī)的構(gòu)成與應(yīng)用。

輔助閱讀：

Xu, L., Liu, X., Tong, D., Liu, Z., Yin, L., & Zheng, W. (2022). Forecasting urban land use change based on cellular automata and the PLUS model. Land, 11(5), 652.

Verburg, P. H., Soepboer, W., Veldkamp, A., Limpiada, R., Espaldon, V., & Mastura, S. S. (2002). Modeling the spatial dynamics of regional land use: the CLUE-S model. Environmental management, 30, 391-405.

龍瀛,韓昊英& 毛其智.(2009).利用約束性CA制定城市增長(zhǎng)邊界. 地理學(xué)報(bào)(08),999-1008.

楊青生& 黎夏.(2007).多智能體與元胞自動(dòng)機(jī)結(jié)合及城市用地?cái)U(kuò)張模擬. 地理科學(xué)(04),542-548.

黎夏,葉嘉安.(2005).基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的元胞自動(dòng)機(jī)及模擬復(fù)雜土地利用系統(tǒng). 地理研究(01),19-27.

專題二十二空間分析與公共管理學(xué)應(yīng)用

核心閱讀：

沈體雁, 馮等田, 孫鐵山.空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第二版）[M]. 北京：北京大學(xué)出版社, 2019.

李少杰,羅強(qiáng),孫亞松.基于時(shí)空知識(shí)圖譜的空間分析方法研究[J].地理信息世界,2021,28(06):72-78.

主要內(nèi)容：

研討課：空間分析在公共管理學(xué)研究中的應(yīng)用

輔助閱讀：

Anselin, L. and R. Bongiovanni, et al. (2004). A spatial econometric approach to the economics of site-specific nitrogen management in corn production. American Journal of Agricultural Economics, 86 (3): 675-687.

Audretsch, D. B. and E. E. Lehmann, et al. (2005). University spillovers and new firm location. Research Policy, 34 (7): 1113-1122.

Balland P-A, Boschma R. Complementary interregional linkages and Smart Specialisation: an empirical study on European regions. Regional Studies, 2021, 55(6): 1059-1070.

Cook, S. J., An, S., & Favero, N. (2019). Beyond Policy Diffusion: Spatial Econometric Models of Public Administration. Journal of Public Administration Research and Theory, 29(4), 591-608.

Keenan, K. (2016). Security is going to work: Everyday geographies, organizational traps, and the public administration of anti-terrorism policy. Environment and Planning A-Economy and Space, 48 (2): 239-255.

Seldadyo, H. and J. P. Elhorst, et al. (2010). Geography and governance: Does space matter? Papers in Regional Science, 89 (3): 625-640.

Shi, Y. and J. Y. Yang, et al. (2020). "Revealing the Correlation between Population Density and the Spatial Distribution of Urban Public Service Facilities with Mobile Phone Data." ISPRS INTERNATIONAL JOURNAL OF GEO-INFORMATION 9 (1).

Thanh, S. D. and C. P. Nguyen, et al. (2023). Spatial spillover effects of fiscal decentralization on governance and public administration quality. Regional Studies, 57 (3): 478-496.

Troy, A. and J. M. Grove, et al. (2012). The relationship between tree canopy and crime rates across an urban-rural gradient in the greater Baltimore region. Landscape and Urban Planning, 106 (3): 262-270.

Zhong, C. and S. M. Arisona, et al. (2014). "Detecting the dynamics of urban structure through spatial network analysis." International Journal of Geographical Information Science, 28 (11): 2178-2199.

陳曦,席強(qiáng)敏& 李國(guó)平.(2015).制造業(yè)內(nèi)部產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)與空間分布關(guān)系的實(shí)證研究. 地理研究(10),1943-1956.

范劍勇& 石靈云.(2009).產(chǎn)業(yè)外部性、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境與勞動(dòng)生產(chǎn)率. 管理世界(08),65-72+187.

白俊紅, 蔣伏心.(2015).協(xié)同創(chuàng)新、空間關(guān)聯(lián)與區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效. 經(jīng)濟(jì)研究(07),174-187.