对于刚入学的经管学者而言，从零开始完成一篇规范的实证论文，往往并不容易。选题没有方向、文献不会梳理、数据不知道怎么找和清洗、计量方法不会选择，模型跑出来后又不知道如何解释和写作——真正的难点，是如何把零散的知识点串成一套完整的科研流程。

而在众多学习实证研究的方法中，复刻顶刊是学习计量经济学实证分析最快的方法，仿写顶刊是学术新人最快入门模式，AI Agent 复刻更是成倍加快了实施效率。但真正开始复刻和仿写后会发现，“看懂”和“做出来”之间，还有很长一段距离。顶刊到底怎么拆？数据怎么找？变量怎么构造？前沿计量方法怎么复现？如何指挥AI Agent完成实证分析？又如何把顶刊的研究逻辑迁移到自己的论文中？

因此，我们推出《AI Agent顶刊复现和仿写实证论文高级实战班》，不只是讲AI工具，也不只是讲计量模型，而是围绕“讲—拆—仿—评”，带学员完成从顶刊方法复现到论文仿写的完整实战。课程提供可复用科研Skill，覆盖选题、综述、数据、计算社科、因果推断与写作；精选6篇顶刊案例复现核心方法，覆盖UTD24/FT50等顶刊常用的前沿因果推断方法；同时按照“选题测评→数据获取→自动清洗→AI实证→写作与引文核验→全文生成”的流程，带学员真正完成一次顶刊论文的复现与仿写。

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课程概览

课程名称：AI Agent顶刊复现和仿写实证论文高级实战班

课程时间：2026年9月26、27日，上午9:00-12:00，下午14:00-18:00

授课形式：线上直播＋课后回放＋课程资料+答疑

报名方式：

课程优势：

（1）可复用科研Skill：选题→综述→数据→计算社科→因果推断→写作，可自动调用执行任务，简单易学。

（2）6篇顶刊方法复现：《数量经济技术经济研究》核心方法复现，目前UTD24/FT50顶刊用的前沿因果推断方法均有覆盖。

（3）Agent顶刊论文仿写全流程：“讲-拆-仿-评”一体，全程指导仿写跟练。

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授课团队

高老师，高校副教授，电子科技大学博士，AI for Science科技公司创始人，曾在中国人民大学访学，自主研发的各类经管虚拟仿真实验及线上教学获得四川省教学成果二等奖、四川省一流虚仿实验金课。曾在《中国软科学》《管理工程学报》《科研管理》《管理学报》等期刊发表论文多篇，出版经济、金融等实验教材十余部。

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课程大纲

第一部分：AI Agent助力顶刊实证计量方法实现（4课时）

专题一：AI Agent快速上手实证计量

（1）主流AI Agent工具介绍与选择：Codex、Claude Code、WorkBuddy等国内外AI Agent工具特点及使用场景

（2）AI Agent基本操作：文件读取、任务执行、工具调用、结果检查

（3）科研Skill体系：什么Skill，如何安装和调用科研Skill，如何构建个人Skill工具库

（4）因果推断基本框架及常用Agent Skill

专题二：AI Agent面板模型及固定效应顶刊复现

【复现案例1】双向固定效应模型知识点及顶刊核心复现

参考文献：梁上坤,董青.管理层宏观经济认知与企业违约风险[J].数量经济技术经济研究,2023,(9):200-220.    

【复现案例2】面板门槛效应回归模型知识点及顶刊复现

参考文献：杨博旭,柳卸林,常馨之.“强省会”战略的创新效应研究[J].数量经济技术经济研究,2023,40(3):168-188.

专题三：AI Agent双重差分顶刊复现

【复现案例3】双重差分模型知识点及顶刊复现

参考文献：石绍宾,鞠镇远.“腾笼换鸟”的房价效应：以老工业区搬迁改造为例[J].数量经济技术经济研究,2023,40(6):113-132.

【复现案例4】渐进双重差分模型知识点及顶刊复现

参考文献：张柳钦,李建生,孙伟增.制度创新、营商环境与城市创业活力——来自中国自由贸易试验区的证据[J].数量经济技术经济研究,2023,40(10):93-114.

专题四：AI Agent空间计量与合成控制法顶刊复现

【复现案例5】合成控制法知识点及顶刊复现

参考文献：郭峰,吕斌,熊云军,等.大小城市合并与行政边界地区经济增长：基于机器学习算法的合成控制评估[J].数量经济技术经济研究,2024,41(9):26-48.

【复现案例6】β收敛模型与空间计量模型知识点及顶刊复现

参考文献：郑江淮,陈喆,冉征.创新集群的“中心—外围结构”:技术互补与经济增长收敛性研究[J].数量经济技术经济研究,2023,40(1):66-86.

第二部分：AI Agent助力顶刊实证论文快速仿写（10课时）

专题一：实证论文结构总览与范文拆解

（1）实证论文标准骨架：IMRAD 变体结构（引言-文献综述-理论框架-数据-实证结果-结论）的完整拆解，明确每个章节的功能、篇幅占比与信息流（问题→缺口→假设→证据→结论）。

（2）六环节链路与章节映射：选题、文献综述、理论假设、数据、实证、写作六个环节各自落在论文的哪个部分，产出什么。

（3）范文选择标准：选题相近、方法可行（IV/面板等）、结构规范、数据可得——从顶刊近 3 年论文中选定自己的仿写范文。

【实操】标注范文引言每段功能标签，提炼句式模板；对范文漏斗式结构（大背景→研究缺口→本文做法→边际贡献→结构预告）标注。

专题二：理论、数据、实证与仿写蓝图

（1）理论框架拆解：范文如何讲机制（为什么 X 影响 Y）、定路径（直接/中介/调节）、写假设（H1 主效应、H2 机制、H3 边界条件）；假设的规范表述与回归方程对应；还原范文机制图。

（2）实证结果章节拆解：表格组织逻辑（基准→稳健性→机制→异质性），每张表配 1-2 段文字"只报告不解释"的写法；结果解读句式。

（3）范文拆解报告整合：汇总产出《范文拆解报告》（结构地图 + 论证链条 + 图表规范清单）。

（4）仿写蓝图确认：将范文骨架映射到学员自选选题，输出《仿写蓝图》（章节-核心句-数据需求一览表），完成自己的《仿写蓝图》。

专题三：仿写选题分析、研究设计与选题测评

课时1：选题分析与研究设计

（1）选题分析：基于范文确定仿写选题，调用中文核心论文库、外文期刊库、征稿启事库；设计选题推荐技能进行类似主题文献挖掘与研究空白检测。

（2）输出研究设计：明确被解释变量 Y、核心解释变量 D、控制变量 X 与机制变量；选择识别策略并确定识别假设；用 theory-modeling 推荐计量方法与模型设定。

【实操】通过设计“经管论文选题推荐”智能体完成选题设计。

课时2：选题测评与预审

（1）选题测评：设计选题测评智能体对选题与研究设计进行多角度预审，识别"值不值得写、能不能写好"两类风险。

（2）测评目标与接口复用：明确测评智能体“验证选题可行性”的核心目标，解析中文核心&UTD期刊库、数据集库、外文期刊&arXiv预印本库四大数据库在评估研究覆盖度、变量测度可行性及投稿匹配度中的差异化应用。

（3）多维打分体系构建：设计“选题值不值得写”（期刊匹配度、理论/视角创新性，1-5分）与“选题能不能写好”（数据可得性分档、模型适配性定性评价）双维度评分标准。

【实操】对自己的研究设计运行多轮选题评审，输出选题测评报告。

专题四：数据指标获取

课时1：数据集智能推荐

（1）代理变量推荐提示词设计：编写任务指令，要求智能体根据用户输入的研究主题（如“企业融资风险”）和测度方式，自动调用接口获取候选数据集，并筛选出高匹配度的代理变量。

（2）数据集推荐结果展示：设计数据指标解析逻辑，提取数据集名称、URL及匹配详情，生成包含“代理变量名称、数据来源、匹配理由”的结构化数据集推荐列表。

课时2：复合指标体系构建

（1）多指标批量检索策略：设计批量输入多个核心指标（如“数字化转型”“绿色供应链”“ESG”）的提示词模板，要求智能体并发调用接口输出各指标的候选数据集。

（2）复合指标关联性分析：编写提示词指令，要求智能体分析不同指标数据集的字段关联，生成复合指标体系的构建逻辑。

（3）体系构建结果输出与验证：设计输出格式，要求智能体输出包含“一级指标、二级指标、数据来源、计算公式”的复合指标体系表格，并验证各指标数据集的年份覆盖范围是否一致。

专题五：AI 完成原始数据自动化清洗

课时1：清洗流程设计与脚本化

（1）清洗需求拆解：缺失值处理（删除/插补，"先报告再执行"）、异常值与极端值处理（1%/99% 缩尾）、变量构造（对数、交互项、滞后项、DID 处理项）、面板结构检查（xtset/xtdes）。

（2）AI 生成清洗脚本：用 AI 生成可复跑的 do 文件（或 Python 脚本），并审查自己的数据清洗脚本，人工确认处理策略。

课时2：自动化清洗执行与表1 产出

（1）自动化执行：批量运行清洗脚本，输出清洗前后对比（样本量变化、变量分布变化），记录清洗日志。

（2）表1 产出：全样本描述性统计 + 处理组/对照组组间均值差异检验，导出期刊三线表。

【实操】跑通自己的数据清洗流水线，产出描述性统计表，为数据章节仿写提供真实素材。

专题六：AI 自动化实证过程

（1）实证执行：用 AI 驱动 stata-causal-analysis（或 empirical-analysis）跑通基准回归、稳健性检验（含工具变量检验、倾向得分匹配检验等）、机制分析与异质性分析全流程。

（2）结果输出：自动生成期刊规范三线表与结果解读，do 文件、表格 CSV、结果文档一一对应可复现。

（3）结果审核：AI 与学员共同核对系数方向、显著性、样本量一致性，识别并排查异常结果。

专题七：AI 完成引言与综述写作

（1）引言自动写作：用分析顶刊学术论文引言结构，按漏斗结构与理论贡献句模板生成引言初稿。

（2）综述自动生成：AI设计生成综述底稿，按范文主题维度重组，评述段明确写出"本文定位句"。

（3）人工修订：AI 初稿基础上人工调整贡献点表述与文献取舍，确保与仿写蓝图一致。

【实操】生成并修订自己的引言与综述章节初稿。

专题八：AI 完成理论论证与假设提出

（1）理论论证：用AI智能体检索匹配理论，推演"为什么 X 影响 Y"的机制路径（直接/中介/调节）。

（2）人工审校：生成并审校自己的理论框架与假设章节，核对假设与实证结果的一致性，绘制DAG机制图。

（3）假设分析：AI 对研究假设（H1/H2/H3）补充假设的理论论证，并映射为可检验的回归方程；需要数理模型的论文用 economic-theory-modeling-v2 完成模型设定与推导。

专题九：引文对齐与仿写稿全文生成

（1）引文-文献列表交叉核对：仿写稿"文中引用↔ 参考文献列表"双向匹配，检出孤儿引用与孤儿文献，作者/年份/et al. 一致性校验。

（2）格式合规检查：按目标期刊格式逐条核对；DOI/URL 完整性验证与规范化。

（3）文献健康度诊断：自引比例（>15% 预警）、文献时效（近 5 年占比）、引用密度检查。

（4）文献真假核验：引文真实性审计，自动修正参考文献表，同步更新正文中的引用与描述。

（5）仿写稿全文生成：将以上所有部分整合为完整仿写论文。

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课程报名

课程价格

• 3人团购价格：499元/人（原价：699元/人）

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