人才培养

课程题目：宏观面板数据与相关应用

课程简介：大数据及生成式人工智能时代，社会科学研究面临着从微观向宏观的重要转向。宏观面板数据在社会科学研究中扮演着重要的角色，其结合了宏观社会经济政治和面板数据的特点，提供了多个时间点上跟踪多个单位（如国家、地区、群体）的信息。有利于挖掘社会经济政治发展过程中的变迁趋势，为政府和组织的循证决策、风险预测、资源配置建构学理基础，有助于研究者更好地理解宏观趋势影响微观单位的过程机制和情景机制。本课程将围绕宏观数据的特征和类型，从宏观数据研究设计出发，为研究者和学习者搭建理解宏观数据分析、应用宏观数据论文创作的底层逻辑。

课程时间：2023年10月25日 晚上19:30 - 21:30

观看方式：直播信息将在录取学员微信群告知

臧雷振，中国农业大学人文与发展学院教授，博士生导师，北京大学国家治理研究院（教育部人文社科重点基地）研究员，入选国家级人才计划青年拔尖人才（2020），国家社科基金重大项目首席专家。在人民出版社、中国社会科学出版社、社科文献出版社、Springer和Taylor & Francis等出版中英文专著或译著多部。以第一作者或通讯作者完成的学术论文见于国内外CSSCI、SSCI和SCI主要学术期刊，如《政治学研究》《世界经济与政治》《新闻与传播研究》，Research Policy，Social Science Computer Review，Governance等。三十余篇论文被《新华文摘》《中国社会科学文摘》，人大复印资料等全文转载。主持国家社科（一般、重点和重大）基金项目、教育部后期资助重大项目和北京市社科基金重点项目等多项。主要研究方向为：治理理论与绩效、计算社会科学研究方法。

参考文献

●Gao, Y., & Leizhen Zang（通讯作者）(2022). Is democracy pro-poor? An empirical test of the Sen Hypothesis based on global evidence. Governance, 35(3), 847– 868. （复制数据及代码： https://doi.org/10.7910/DVN/SAD0PV）

●Leizhen Zang（通讯作者）, & Xiong, F. (2020). How (when) does technological innovation improve government effectiveness? An empirical investigation with cross-national evidence. Science and Public Policy, 47(1), 103-113. （复制数据及代码： https://doi.org/10.7910/DVN/E0LSH2）

●Leizhen Zang（通讯作者）, Xiong, F., & Gao, Y. (2019). Reversing the U: New Evidence on the Internet and Democracy Relationship. Social Science Computer Review, 37(3), 295-314. （复制数据及代码： https://doi.org/10.7910/DVN/1MGPNZ）

●Gao, Y., Leizhen Zang（通讯作者）, Roth, A., & Wang, P. (2017). Does democracy cause innovation? An empirical test of the Popper hypothesis. Research Policy, 46(7), 1272-1283. （复制数据及代码：https://www.openicpsr.org/openicpsr/project/100632/version/V1/view）

●臧雷振,滕白莹,熊峰.全球视野中的社会科学实验方法：应用比较与发展前瞻[J].广西师范大学学报(哲学社会科学版),2021,57(05):12-31.

●(美)珍妮特·M.博克斯-史蒂芬斯迈埃尔,(美)亨利·E.布雷迪,(美)大卫·科利尔，牛津政治学研究方法手册（修订版），第10章—第15章，人民出版社，2022

课程设置

本期清华交叉学科研究能力提升计划“大数据与因果推断研讨班”，邀请国内公共管理、管理科学与工程、工商管理、经济学、政治学和国际关系等学科16位优秀的青年学者，分享研究经验和前沿研究内容。

活动开始之后一周两次（周三晚上，周六上午）

期末研讨会在1月初左右举行