TOP5最新: 我国社交媒体与集体行动, 上百万面板数据, 实证方法IV, DDD等, 初看以为David Yang

主要观点总结

本文关注计量经济圈相关话题，介绍了一篇关于社交媒体在中国城市间信息传播影响的实证研究文章。文章使用面板数据，涉及大量的计量经济学模型和数据分析技术，包括固定效应、线性概率模型（LPM）、工具变量、三重差分（DDD）等。文章主题涉及新浪Weibo上的信息传播对中国城市间抗议和罢工事件的扩散影响。同时，提供了关于数据获取和使用的一些资源和建议。

关键观点总结

关键观点1: 文章主题和背景介绍

介绍了一篇关于社交媒体在中国城市间信息传播影响的实证研究文章，涉及计量经济学模型的运用和数据分析技术。

关键观点2: 研究方法

文章使用面板数据，结合计量经济学模型和数据分析技术进行研究。

关键观点3: 主要内容和发现

文章分析了新浪Weibo上的信息传播对中国城市间抗议和罢工事件的扩散影响，使用了时变连接测量和不变连接测量的方法进行研究。

关键观点4: 面临的挑战和问题

研究中面临计量经济学方面的挑战，如相关性和情境效应、循环因果、测量误差等问题。

关键观点5: 数据和资源分享

提供了关于数据获取和使用的一些资源建议，如各类微观调查数据库、中国地级市PM2.5数据、投入产出表数据等。

文章预览

凡是搞计量经济的，都关注这个号了 邮箱： econometrics666@126.com 所有计量经济圈方法论 丛的code程序 , 宏微观 数据库和各种软 件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问 . 刚被TOP5刊Econometrica接收的文章“Social Media and Collective Action in China”，其主题与中国社交媒体和集体行动有关，有点像但并非出自哈佛的David Yang之手。文章的研究范围广泛，涉及大量的数据，观测值从6-70万到100多万不等，时间跨度长，整理这些数据是一项相当艰巨的任务。其实，这不是作者在TOP5上发表相关主题文章，早在2018年就已在AER上刊发了一篇关于Media bias的文章。 尽管文章的结论可能并不敏感，但其中关于中国social media、protests等内容的介绍可能存在一些不便展示的情况。因此，将重点介绍文章的实证设计部分。这里面的工作量非常庞大，包括了面板数据、固定效应 ………………………………