对于做经验研究的经济学研究生，R 语言能否完全取代 Stata？
经济学研究生做经验研究，要问 R 能不能完全取代 Stata？这真是一个绕不开的话题，也是很多同学在学习和研究过程中反复权衡的问题。我可以给你详细地说说，尽量讲透彻，让你自己能有个判断。
首先，我的直接回答是：目前来说，对于大多数经济学研究生做经验研究，R 不能 完全 取代 Stata。
这里面“完全”两个字很重要。R 的确非常强大，而且在很多方面已经超越了 Stata，但要说“完全取代”，还有一些现实的考量和一些难以逾越的门槛（至少在目前）。
咱们就从几个关键维度来聊聊这个事儿：
1. 统计方法和模型丰富度：
Stata 的优势： Stata 在计量经济学领域的深耕非常久，可以说它是为计量经济学量身打造的。很多经典和前沿的计量模型，比如各种内生性处理方法（IV、GMM、差分法、合成控制法）、面板数据模型（固定效应、随机效应、动态面板）、分位数回归、空间计量等等，在 Stata 里都有非常成熟、稳定且易于使用的命令。而且，这些命令往往经过了官方的严格测试，文档清晰，生态成熟。如果你接触到一些比较小众或者新近发展的计量方法，Stata 的官方支持或者社区的成熟实现会让你很安心。
R 的优势： R 的优势在于其 包（packages）的生态系统。R 是一个开源的统计计算语言，拥有极其活跃和庞大的社区。这意味着一旦有新的统计方法出现，很快就会有人用 R 写成包。在某些领域，比如机器学习、大数据分析、可视化，R 的包甚至比 Stata 的命令要更先进、更灵活。很多在顶尖期刊上发表的研究所使用的新模型或新方法，都有相应的 R 包实现。
为什么不是“完全取代”：
某些“老派”方法： 有些非常经典、但可能不是最新的计量方法，在 Stata 里实现得非常“丝滑”，用户无需关心背后的复杂性，直接调命令就好。在 R 里，你可能需要找到对应的包，并且有时需要对包的用法有更深入的理解，甚至可能需要写一些脚本来连接不同的函数。
集成性： Stata 的设计理念是“一个完整的软件”，它内置了数据管理、统计分析、图表绘制等一系列功能，并且这些功能之间配合得很好。在 R 里，虽然也有很多优秀的包可以完成这些工作，但往往需要你组合使用不同的包（tidyverse 生态就是个很好的例子），这对于初学者来说可能学习曲线稍陡峭。
特定领域前沿： 某些研究领域，比如部分社会科学中的特定统计方法（例如某些复杂的实验设计分析、社会网络分析等），R 的包可能会更前沿、更全面。但如果你主要集中在经济学领域，特别是传统的计量经济学，Stata 在这方面仍然有很强的底蕴。
2. 数据处理和管理：
Stata 的优势： Stata 在数据管理方面非常直观和高效。`generate` (gen)、`replace`、`egen`、`drop`、`keep`、`rename`、`sort`、`bysort`、`collapse` 等命令非常简洁易懂。它内置了对各种数据格式的良好支持，并且在处理“大型”但非“海量”数据集时表现稳定。对于需要经常进行数据清洗、转换、合并（merge）、追加（append）的研究生来说，Stata 的命令式操作非常高效，而且可以很方便地在 dofile 里记录和复现。
R 的优势： R 的数据处理能力随着 `dplyr` 和 `tidyr`（tidyverse 生态）的兴起而变得极其强大和优雅。`dplyr` 提供了管道操作符 `%>%`，使得数据处理流程清晰可读，`select`、`filter`、`mutate`、`arrange`、`group_by`、`summarise` 等函数非常强大。R 在内存管理和处理超大数据集（相比于 Stata 的限制）方面更有优势，并且与 R 的可视化包结合紧密。
为什么不是“完全取代”：
学习曲线： 虽然 `tidyverse` 包让 R 的数据处理变得非常友好，但相比于 Stata 那些命令式、直接的语句，对于刚接触 R 的同学来说，理解“数据框（data frame）”的概念，以及管道操作符的工作方式，仍然需要一个适应过程。
某些习惯性操作： 很多习惯了 Stata 语法的老用户，会觉得 Stata 在某些特定数据操作上（比如处理时间序列数据、进行一些复杂的数据重塑）更加直接和顺手。
3. 可视化：
Stata 的优势： Stata 的绘图功能在近年来有了很大的提升，尤其是 `graph twoway` 系列命令，可以绘制出非常专业、符合学术规范的图表，如散点图、折线图、回归线图等。通过 `graph combine` 等命令可以组合多个图表。对于不需要特别定制化、追求标准学术图表的研究，Stata 能够快速生成。
R 的优势： R 在可视化方面，尤其是 `ggplot2` 包，是公认的王者。`ggplot2` 基于“图形语法”，允许用户以一种非常系统、灵活的方式构建几乎任何你想要的图表，从基础的散点图、条形图，到复杂的条件概率图、面板数据图、地理信息图等。其可定制性极高，能够生成极具信息量且美观的图表。
为什么不是“完全取代”：
初学者门槛： `ggplot2` 的强大之处在于其“语法”，这使得它在学习初期可能比 Stata 的绘图命令要复杂一些，需要理解图层（layers）、美学映射（aesthetics）等概念。
集成性： Stata 的绘图是软件的一部分，你可以直接从数据浏览窗口选中数据生成图，或者在 dofile 里写命令。R 里，通常需要确保你的数据在 R 的环境中，然后调用相应的绘图函数。
4. 可复现性和自动化：
共同优势： 无论是 Stata 的 `.do` 文件还是 R 的 `.R` 脚本/R Markdown 文件，都提供了高度的可复现性。所有分析步骤都可以被记录下来，方便他人阅读、验证，也方便自己后续修改。
R 的优势： R Markdown (`.Rmd`) 文件的出现，极大地提升了可复现性和报告的自动化程度。你可以将代码、输出（包括表格和图表）、以及文字说明整合在一个文件中，一次性生成 PDF、HTML、Word 等多种格式的报告。这对于写论文、写工作底稿非常有帮助。很多研究者认为 R Markdown 是一个革命性的工具。
为什么不是“完全取代”： Stata 虽然也有一些自动化工具和脚本生成能力，但与 R Markdown 的那种无缝集成的体验相比，在报告生成和自动化流程方面稍显逊色。但这不是说 Stata 做不到可复现，只是 R 的工具链在这一点上做得更“漂亮”更顺畅。
5. 生态系统和社区支持：
Stata 的优势： Stata 有一个非常活跃的、以经济学家为主导的用户社区。很多经济学领域的研究者、教授、博士生都在使用 Stata。你可以很容易地在网上找到关于 Stata 的教程、论坛讨论、甚至是解决具体计量问题的代码片段。Stata 的官方支持也很到位，文档详细且质量高。
R 的优势： R 的社区更加多元化，涵盖了统计学、计算机科学、生物学、金融学等众多领域。这带来了更广泛的工具和方法支持。尤其是在统计计算和机器学习领域，R 的社区活跃度和更新速度可能更快。同样，网上关于 R 的资源也非常丰富，Stack Overflow 等平台是寻找帮助的绝佳去处。
为什么不是“完全取代”：
领域特定资源： 如果你的研究课题非常贴合经济学领域的主流方法，你会发现很多前沿的经济学研究者使用的都是 Stata，他们的分享和讨论也更多地集中在 Stata 平台。反过来，如果你研究的领域（比如某些非参数方法、实验经济学中的复杂设计、或者与计算机科学交叉的领域）在 R 中有更成熟的工具，那么 R 的社区资源就会更有优势。
兼容性： 在一些学术机构或研究团队，可能更倾向于使用 Stata 作为标准分析工具。在这种情况下，你可能需要同时掌握两者。
6. 学习曲线和易用性：
Stata 的优势： 对于很多初次接触计量经济学的学生来说，Stata 的图形界面（虽然很多人不常用）和命令式语法相对更容易上手。很多基础的统计分析，如描述性统计、回归分析，命令非常简洁直观。
R 的优势： R 的学习曲线相对陡峭一些，尤其是在数据结构、函数式编程思想、以及包的使用上。然而，一旦你掌握了 `tidyverse` 的核心理念，你会发现 R 的数据处理和分析流程可以非常高效且有逻辑性。
为什么不是“完全取代”：
个人偏好： 有些人天生就更喜欢命令式的、直接的代码操作，而有些人则更喜欢 R 那种函数组合、数据管道的逻辑。
学习时间和资源： 如果你的时间有限，或者主要的研究内容是基础计量，那么 Stata 的学习门槛可能更低。但如果你的研究会涉及到更复杂的数据处理、更前沿的模型，或者需要大量自定义分析，那么投入学习 R 的回报会非常大。
总结一下，为什么 R 不能“完全”取代 Stata：
1. 成熟的经济学计量模型生态： Stata 在经济学计量领域拥有极高的声誉和庞大的用户基础，许多经典和前沿的计量模型在 Stata 中有稳定且用户友好的实现，这使得研究者可以专注于研究本身，而不是工具的调试。
2. 历史包袱和用户习惯： 许多经济学家，特别是资深研究者，习惯并信赖 Stata。在学术界和研究机构中，Stata 的使用仍然非常广泛，尤其是在一些传统的研究领域。
3. 某些特定功能的集成性： Stata 在数据管理和基础统计分析的流程集成上，对某些用户来说可能比 R 的多个包组合更加直观和高效。
那么，作为经济学研究生，你应该如何看待 R 和 Stata？
Stata： 是一个非常坚实的“工作马”。如果你主要做经典的计量经济学研究，或者你所在的实验室/研究组主要使用 Stata，那么掌握 Stata 是非常有价值的，它能让你快速上手进行分析，并且找到很多有用的社区资源。
R： 是一个充满无限可能的“瑞士军刀”。如果你想接触更前沿的统计方法、机器学习、大数据分析，或者需要进行非常灵活和定制化的数据处理和可视化，那么 R 是不二之选。而且，R Markdown 的能力在现代学术研究中越来越重要。
我的建议是：
1. 不要非此即彼： 在学习过程中，不必执着于“完全取代”的问题。很多经济学研究生会同时掌握 R 和 Stata，并在不同场景下选择最适合的工具。很多研究者甚至认为，掌握了 Stata 再学 R 会更容易，反之亦然，因为它们在很多基本概念上是相通的。
2. 根据你的研究方向和需求选择： 如果你的导师或项目组主要使用 Stata，那就先学好 Stata。如果你的研究课题会用到很多机器学习、数据挖掘或者需要非常精细的图表，那么 R 会是更好的选择。
3. 考虑未来的发展： 从长远来看，R 的开源属性和活跃的社区意味着它会不断吸纳新的方法和技术，在很多领域会保持领先。掌握 R 绝对是一项有价值的投资。
4. 拥抱 R Markdown： 无论你主要使用 Stata 还是 R，学习使用 R Markdown（即使是在 Stata 中嵌入 R 代码）来生成可复现的报告是一个非常好的习惯，能够极大地提升你的研究效率和质量。
总而言之，R 的确非常强大，而且在很多方面已经展现出超越 Stata 的潜力，尤其是在灵活性、可视化和前沿方法的集成上。但要说“完全取代”，这需要时间，也需要克服一些现实的惯性、生态系统差异和用户习惯。对于现在的经济学研究生来说，最明智的做法是根据自己的研究方向和个人兴趣，灵活运用这两种强大的工具，而不是非要分个高下。 能够熟练运用其中一个，并对另一个有所了解，就已经非常不错了。
首先，我的直接回答是：目前来说，对于大多数经济学研究生做经验研究，R 不能 完全 取代 Stata。
这里面“完全”两个字很重要。R 的确非常强大，而且在很多方面已经超越了 Stata，但要说“完全取代”，还有一些现实的考量和一些难以逾越的门槛（至少在目前）。
咱们就从几个关键维度来聊聊这个事儿：
1. 统计方法和模型丰富度：
Stata 的优势： Stata 在计量经济学领域的深耕非常久，可以说它是为计量经济学量身打造的。很多经典和前沿的计量模型，比如各种内生性处理方法（IV、GMM、差分法、合成控制法）、面板数据模型（固定效应、随机效应、动态面板）、分位数回归、空间计量等等，在 Stata 里都有非常成熟、稳定且易于使用的命令。而且，这些命令往往经过了官方的严格测试，文档清晰，生态成熟。如果你接触到一些比较小众或者新近发展的计量方法，Stata 的官方支持或者社区的成熟实现会让你很安心。
R 的优势： R 的优势在于其 包（packages）的生态系统。R 是一个开源的统计计算语言，拥有极其活跃和庞大的社区。这意味着一旦有新的统计方法出现，很快就会有人用 R 写成包。在某些领域，比如机器学习、大数据分析、可视化，R 的包甚至比 Stata 的命令要更先进、更灵活。很多在顶尖期刊上发表的研究所使用的新模型或新方法，都有相应的 R 包实现。
为什么不是“完全取代”：
某些“老派”方法： 有些非常经典、但可能不是最新的计量方法，在 Stata 里实现得非常“丝滑”，用户无需关心背后的复杂性，直接调命令就好。在 R 里，你可能需要找到对应的包，并且有时需要对包的用法有更深入的理解，甚至可能需要写一些脚本来连接不同的函数。
集成性： Stata 的设计理念是“一个完整的软件”，它内置了数据管理、统计分析、图表绘制等一系列功能，并且这些功能之间配合得很好。在 R 里，虽然也有很多优秀的包可以完成这些工作，但往往需要你组合使用不同的包（tidyverse 生态就是个很好的例子），这对于初学者来说可能学习曲线稍陡峭。
特定领域前沿： 某些研究领域，比如部分社会科学中的特定统计方法（例如某些复杂的实验设计分析、社会网络分析等），R 的包可能会更前沿、更全面。但如果你主要集中在经济学领域，特别是传统的计量经济学，Stata 在这方面仍然有很强的底蕴。
2. 数据处理和管理：
Stata 的优势： Stata 在数据管理方面非常直观和高效。`generate` (gen)、`replace`、`egen`、`drop`、`keep`、`rename`、`sort`、`bysort`、`collapse` 等命令非常简洁易懂。它内置了对各种数据格式的良好支持，并且在处理“大型”但非“海量”数据集时表现稳定。对于需要经常进行数据清洗、转换、合并（merge）、追加（append）的研究生来说，Stata 的命令式操作非常高效，而且可以很方便地在 dofile 里记录和复现。
R 的优势： R 的数据处理能力随着 `dplyr` 和 `tidyr`（tidyverse 生态）的兴起而变得极其强大和优雅。`dplyr` 提供了管道操作符 `%>%`，使得数据处理流程清晰可读，`select`、`filter`、`mutate`、`arrange`、`group_by`、`summarise` 等函数非常强大。R 在内存管理和处理超大数据集（相比于 Stata 的限制）方面更有优势，并且与 R 的可视化包结合紧密。
为什么不是“完全取代”：
学习曲线： 虽然 `tidyverse` 包让 R 的数据处理变得非常友好，但相比于 Stata 那些命令式、直接的语句，对于刚接触 R 的同学来说，理解“数据框（data frame）”的概念，以及管道操作符的工作方式，仍然需要一个适应过程。
某些习惯性操作： 很多习惯了 Stata 语法的老用户，会觉得 Stata 在某些特定数据操作上（比如处理时间序列数据、进行一些复杂的数据重塑）更加直接和顺手。
3. 可视化：
Stata 的优势： Stata 的绘图功能在近年来有了很大的提升，尤其是 `graph twoway` 系列命令，可以绘制出非常专业、符合学术规范的图表，如散点图、折线图、回归线图等。通过 `graph combine` 等命令可以组合多个图表。对于不需要特别定制化、追求标准学术图表的研究，Stata 能够快速生成。
R 的优势： R 在可视化方面，尤其是 `ggplot2` 包，是公认的王者。`ggplot2` 基于“图形语法”，允许用户以一种非常系统、灵活的方式构建几乎任何你想要的图表，从基础的散点图、条形图，到复杂的条件概率图、面板数据图、地理信息图等。其可定制性极高，能够生成极具信息量且美观的图表。
为什么不是“完全取代”：
初学者门槛： `ggplot2` 的强大之处在于其“语法”，这使得它在学习初期可能比 Stata 的绘图命令要复杂一些，需要理解图层（layers）、美学映射（aesthetics）等概念。
集成性： Stata 的绘图是软件的一部分，你可以直接从数据浏览窗口选中数据生成图，或者在 dofile 里写命令。R 里，通常需要确保你的数据在 R 的环境中，然后调用相应的绘图函数。
4. 可复现性和自动化：
共同优势： 无论是 Stata 的 `.do` 文件还是 R 的 `.R` 脚本/R Markdown 文件，都提供了高度的可复现性。所有分析步骤都可以被记录下来，方便他人阅读、验证，也方便自己后续修改。
R 的优势： R Markdown (`.Rmd`) 文件的出现，极大地提升了可复现性和报告的自动化程度。你可以将代码、输出（包括表格和图表）、以及文字说明整合在一个文件中，一次性生成 PDF、HTML、Word 等多种格式的报告。这对于写论文、写工作底稿非常有帮助。很多研究者认为 R Markdown 是一个革命性的工具。
为什么不是“完全取代”： Stata 虽然也有一些自动化工具和脚本生成能力，但与 R Markdown 的那种无缝集成的体验相比，在报告生成和自动化流程方面稍显逊色。但这不是说 Stata 做不到可复现，只是 R 的工具链在这一点上做得更“漂亮”更顺畅。
5. 生态系统和社区支持：
Stata 的优势： Stata 有一个非常活跃的、以经济学家为主导的用户社区。很多经济学领域的研究者、教授、博士生都在使用 Stata。你可以很容易地在网上找到关于 Stata 的教程、论坛讨论、甚至是解决具体计量问题的代码片段。Stata 的官方支持也很到位，文档详细且质量高。
R 的优势： R 的社区更加多元化，涵盖了统计学、计算机科学、生物学、金融学等众多领域。这带来了更广泛的工具和方法支持。尤其是在统计计算和机器学习领域，R 的社区活跃度和更新速度可能更快。同样，网上关于 R 的资源也非常丰富，Stack Overflow 等平台是寻找帮助的绝佳去处。
为什么不是“完全取代”：
领域特定资源： 如果你的研究课题非常贴合经济学领域的主流方法，你会发现很多前沿的经济学研究者使用的都是 Stata，他们的分享和讨论也更多地集中在 Stata 平台。反过来，如果你研究的领域（比如某些非参数方法、实验经济学中的复杂设计、或者与计算机科学交叉的领域）在 R 中有更成熟的工具，那么 R 的社区资源就会更有优势。
兼容性： 在一些学术机构或研究团队，可能更倾向于使用 Stata 作为标准分析工具。在这种情况下，你可能需要同时掌握两者。
6. 学习曲线和易用性：
Stata 的优势： 对于很多初次接触计量经济学的学生来说，Stata 的图形界面（虽然很多人不常用）和命令式语法相对更容易上手。很多基础的统计分析，如描述性统计、回归分析，命令非常简洁直观。
R 的优势： R 的学习曲线相对陡峭一些，尤其是在数据结构、函数式编程思想、以及包的使用上。然而，一旦你掌握了 `tidyverse` 的核心理念，你会发现 R 的数据处理和分析流程可以非常高效且有逻辑性。
为什么不是“完全取代”：
个人偏好： 有些人天生就更喜欢命令式的、直接的代码操作，而有些人则更喜欢 R 那种函数组合、数据管道的逻辑。
学习时间和资源： 如果你的时间有限，或者主要的研究内容是基础计量，那么 Stata 的学习门槛可能更低。但如果你的研究会涉及到更复杂的数据处理、更前沿的模型，或者需要大量自定义分析，那么投入学习 R 的回报会非常大。
总结一下，为什么 R 不能“完全”取代 Stata：
1. 成熟的经济学计量模型生态： Stata 在经济学计量领域拥有极高的声誉和庞大的用户基础，许多经典和前沿的计量模型在 Stata 中有稳定且用户友好的实现，这使得研究者可以专注于研究本身，而不是工具的调试。
2. 历史包袱和用户习惯： 许多经济学家，特别是资深研究者，习惯并信赖 Stata。在学术界和研究机构中，Stata 的使用仍然非常广泛，尤其是在一些传统的研究领域。
3. 某些特定功能的集成性： Stata 在数据管理和基础统计分析的流程集成上，对某些用户来说可能比 R 的多个包组合更加直观和高效。
那么，作为经济学研究生，你应该如何看待 R 和 Stata？
Stata： 是一个非常坚实的“工作马”。如果你主要做经典的计量经济学研究，或者你所在的实验室/研究组主要使用 Stata，那么掌握 Stata 是非常有价值的，它能让你快速上手进行分析，并且找到很多有用的社区资源。
R： 是一个充满无限可能的“瑞士军刀”。如果你想接触更前沿的统计方法、机器学习、大数据分析，或者需要进行非常灵活和定制化的数据处理和可视化，那么 R 是不二之选。而且，R Markdown 的能力在现代学术研究中越来越重要。
我的建议是：
1. 不要非此即彼： 在学习过程中，不必执着于“完全取代”的问题。很多经济学研究生会同时掌握 R 和 Stata，并在不同场景下选择最适合的工具。很多研究者甚至认为，掌握了 Stata 再学 R 会更容易，反之亦然，因为它们在很多基本概念上是相通的。
2. 根据你的研究方向和需求选择： 如果你的导师或项目组主要使用 Stata，那就先学好 Stata。如果你的研究课题会用到很多机器学习、数据挖掘或者需要非常精细的图表，那么 R 会是更好的选择。
3. 考虑未来的发展： 从长远来看，R 的开源属性和活跃的社区意味着它会不断吸纳新的方法和技术，在很多领域会保持领先。掌握 R 绝对是一项有价值的投资。
4. 拥抱 R Markdown： 无论你主要使用 Stata 还是 R，学习使用 R Markdown（即使是在 Stata 中嵌入 R 代码）来生成可复现的报告是一个非常好的习惯，能够极大地提升你的研究效率和质量。
总而言之，R 的确非常强大，而且在很多方面已经展现出超越 Stata 的潜力，尤其是在灵活性、可视化和前沿方法的集成上。但要说“完全取代”，这需要时间，也需要克服一些现实的惯性、生态系统差异和用户习惯。对于现在的经济学研究生来说，最明智的做法是根据自己的研究方向和个人兴趣，灵活运用这两种强大的工具，而不是非要分个高下。 能够熟练运用其中一个，并对另一个有所了解，就已经非常不错了。
网友意见
2018.12.18 更新：三年过去了，JJ Allaire 和他的 RStudio 又更新/推广了很多新的神器：Tidyverse, R Markdown/Bookdown/Blogdown, TensorFlow/TFEstimators/Keras for R 等等。感谢 Hadley, Yihui 这些大神们的贡献使 R 变得越来越强大！我对 R 的未来无限看好！
对于经济学研究生而言，可以，而且强烈推荐。当然前提是内存要足够大。
Stata, MATLAB, Python 和 R 我都用过，但最喜欢的还是 R。我觉得这样来评价 R 是比较合适的：
在上手速度方面，R 稍逊于 Stata；在矩阵运算方面，R 稍逊于 MATLAB；在语法简洁方面，R 稍逊于 Python。但是 R 的强大之处正在于，你只要学会这一门语言，然后通过牺牲一点点用户体验就可以实现上面三门甚至是更多语言加在一起才可以实现的功能。
另外，R 虽然是自由软件，文档做得还是不错的。像 ggplot2 这样的神器，根本不需要去学，文档里写得清清楚楚，而且还都附带了实例。
最后，请不要忘了 RStudio 这个神器。它可以帮你把前面失去的用户体验都补回来。
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