数据说话：2005年-2019年15年间经济学期刊软件排行榜+变化趋势图+期刊软件倾向

数据说话：2005年-2019年15年间经济学期刊软件排行榜+变化趋势图+期刊软件倾向

综合整理自：https://mentalbreaks.rbind.io

作为我这学期应用计量经济学课程的一部分，我们每周都有实验室时间，我们在Stata中工作。正如我们已经清楚地看到的，Stata仍然主导着经济学领域的所有其他统计分析软件包，而且它具有明显的优势——即，它相对容易使用，以及它作为经济学家的通用语的地位。

除了我们的课程，我们被告知可以自由使用任何软件来完成我们的作业和论文。在过去的几年里，我花了大量的时间学习R，所以我已经对这个话题进行了几周的研究。

话虽如此，当我看到Sebastian Kranz在r -blogger邮件列表上的这篇及时的文章“用数据寻找经济文章”时，我很兴奋。

数据库概述

使用博客文章中提供的数据，我认为自己进行分析会很有趣，看看我们是否可以从提交给AEA的数据中挖掘出任何额外的见解。

点击链接下载Kranz的Shiny应用所使用的经济文章数据库。

以下是对相关数据的简要总结:

请参考该应用程序的数据库中覆盖的期刊缩写列表。

当我们按期刊绘制提交数量图时，我们可以看到《美国经济评论》包含了这个数据库中目前的大部分论文。

软件首选

在最初的Kranz博客文章中，他做了一个快速分析，展示了提交给各种AER期刊的所有代码中有多少是用哪种语言编写的。他的结果证实了Stata确实在所有其他软件中占据主导地位(70%的份额，相比之下Matlab为23%，R仅为2.8%)。快速浏览数据后，我可以看到还有一些其他流行的语言没有被考虑到他的分析中，我在这里列出了它们。

最流行的分析软件包是什么?

使用包含的代码片段中的文件扩展名数据，我们可以很容易地将它们与特定的软件包进行匹配，以了解在数据库中期刊提交中使用的所有软件中每个软件包的相对流行程度。

以下是排名前15位的结果:

在第一个汇总表中，我保留了所有不同的文件类型，但无论如何，我们可以看到Stata确实占主导地位(事实上，我们可以丢弃.ado文件——一种Stata格式——因为对于任何有问题的期刊文章，它们总是与.do文件相结合)。

在这里显示的其他顶级语言中，我们可以看到SAS仍然排在前五名，C和Python都或多或少排在前十。其他文件扩展名要么低于1%，要么来自更小众的软件包，因此我们将在剩下的分析中删除它们。

用附加的过滤器重新运行上面的表，我们有:

我们再次看到Stata以67.4%的份额占据了代码提交的主导地位，其次是Matlab以23.3%的巨大份额。虽然数据科学界已经将R和Python作为他们的首选语言，但我们可以看到，在经济学家中，它们仍然是少数。综合数据显示，SAS仍然比R有优势，甚至C也比Python有优势。

随着时间的推移，不同分析软件的使用发生了怎样的变化?

接下来我们可以看看这些年来代码的选择是如何演变的:

随着时间的推移，观察不同包的使用情况，情况会发生一些变化。在这个图中，我们可以清楚地看到Stata在经济领域的持续主导地位，尽管其他软件包不断移动，但Stata一直稳定在70%左右。Matlab是下一个最受欢迎的软件包，它的使用也相当稳定——在过去的十年中可能略有下降。

有趣的是，在其他语言中，SAS和C的使用在过去14年里确实有所下降，而相反，R和Python的使用却有了相当的增长。之前的汇总数据没有显示的是，大约到2015年，R已经超过SAS成为第三大最受欢迎的软件包，到2018年，R和Python都比SAS或C更受欢迎。

虽然这幅图清楚地表明，目前R和Python用户在经济学领域仍然是少数(2019年分别占6.7%和4.8%的份额)，但我很好奇他们的上升趋势是否会继续下去，以及他们是否会在未来的任何时候更接近Matlab和Stata。出于一些原因，我怀疑R和Python的使用只会继续增加，尽管关于它们将如何接近Stata和Matlab的问题我不太确定。我无法想象Matlab能够继续保持它目前的份额，但我们将拭目以待。

期刊软件包倾向

我想在这里看的最后一件事是不同的期刊和编码偏好之间的关系。总的来说，我们可以计算出每期期刊的主要语言所占的份额，并绘制如下图:

看看这幅图，有几件事对我来说很突出:首先，Stata/Matlab的优势分布显然并不是在所有期刊中都是如此。右边的五种期刊有相当大的Matlab提交份额——特别是计量经济学(51%)和AEJ宏观经济学(48.2%)，在这两种期刊中Matlab提交的论文实际上比Stata要多。

从R的角度来看，值得注意的是，上图提到的2个期刊都有超过10%的论文发表在R上，这使它们成为R用户的两大领先期刊。

最后，我们可以看到左边的三种期刊—— 上图提到的3个期刊——是值得注意的，因为它们根本没有任何R或Python提交。