寱语

最先习惯的用的计量软件是 stata，然后是 vba for excel， 然后是 R，大概因为是这个学习路径，导致了在 R 中的一些不良习惯。 stata 的指令很多都是直接针对 vector 的，譬如下面的 panel data：

开源软件的一点感想，不过不是说 Drupal （当然 Drupal 作为开源软件的一种也有同样的问题），而是 R。原本只做数学分析模型，不做统计计量模型，但是无数的 reviewer 都说： 证据呢？好吧，作计量，但是简单的计量回归已经无法满足“人民群众日益增长的复杂要求”，所以做数值模拟，做蒙特卡洛，用到 R，虽然以前没怎么用过，但是编程语言都有相通之处，譬如和 Excel 里的 VBA 相比， loop 或者 flow control 的结构基本相同（除了不用写 end if 或者 next i，略省些力气），再就是把 Cells (i, j) 换成 Mat[i, j] （总之只要把一个 spread sheet 看成一个 matrix，基本的思路都是一样，当然 R 可以直接进行 vector 运算，譬如 elseif，这个要方便很多），做模拟和矩阵运算，R 的效率都很不错，code 也简单，譬如重复 probit 估测一千次，R 里面不过几行代码，不到一分钟的运算，这点比以前常用的 Stata 要好很多 —— 这是开源软件灵活性的好处。

但是作一些简单的操作，却又凸现了开源软件的协调问题 （coordination problem）。举个最简单的例子，在 panel data 里生成 lagged variable。这样的操作在 Stata 里只有一行指令：

gen lag_var=l.var

（当然你要先用 xt 设置好 panel data）。但是在 R 里面，尽管 time-series data 相关 package 里有定义好的 lagged variable 函数，但是在 panel data 相关的 package 里面却没有，因此如果想完成这样一个简单的操作，必须写一个复杂的函数，把需要 lag 的 variable 从panel data 的 data.frame  里按照unit抽出来，设置为 time-series data，然后生成 lagged variable， 再用 cbind 合并回去，然后用 by 按照不同的 unit，再用 rbind 把各个 unit 的生成的 row 合并回去，然后 do.call 。

如果作 dynlm 和作 plm package的人能合作一下，统一做一个根据数据类型生成 lagged variable 的函数岂不是很方便（ Stata 里的 laggged variable 指令是同时适用于 time-series data 和 panel-data 的）——也许这就是商业软件的好处吧，至少相互协调的很好。

当然这还不是最麻烦的地方。最麻烦的问题在于开源软件给了你灵活性的同时，也要求你很多东西要 DIY，虽然有很多现成的 package ，但是这些 package 都是大家自愿贡献的，所以不可能要求他非常的全面，当你需要一些 package 里没有的东西的时候，就不得不自己动手了，譬如想对 panel data 作一下 fixed effects poisson/negative binomial regression， plm package 里没有，其他任何的 package 中也没有找到，自己写？ 虽然这在 Stata 里只是 xtpoisson / xtnbreg 这么简单，虽然这在技术上也不算太高深（Wooldridge 那本关于 panel data的教科书里有算法），但是从头开始写起恐怕没有一个星期是弄不完，并且问题在于我只是一个打酱油的 –,- … …

结论：开源软件固然好，商业软件离不了：）