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前些日，咱们圈子引荐了①“实证研究中用到的200篇文章, 社科学者常备toolkit”、②实证文章写作常用到的50篇名家经验帖, 学者必读系列、③过去10年AER上关于中国主题的Articles专辑、④AEA公布2017-19年度最受关注的十大研究话题, 给你的选题方向，受到各位学者欢迎和热议，很多博士生导师纷纷推荐给指导的学生参阅。
今天，咱们圈子引荐Google学术中各个学者一生所写著作的被引情况，其中包括那些出生在几百年前的大师。首先映入眼帘的是咱们最熟悉的Karl Marx（马克思）博士（卡尔.马克思的博士论文），他在经济学、历史学、马克思主义、哲学和社会学领域都处于被引数排行榜的Top 1或2。其著作总被引数为31万多，超过经济学领域的斯密、弗里德曼、贝克尔、熊彼特、萨缪尔森、米尔、冯诺依曼等等大师。
这一情况让人感到很惊讶，不过看看下面的柱状分布图，我们又需要高度信任这一结果。在过去十年里，马克思的著作被引数平均下来每年都高于1.5万，可见其巨大的学术影响力。
注：Google scholar是根据学者各领域著作的总被引数排名的，因此马克思在经济学、哲学等领域被引数都等于其在五个领域的总被引数。这一点对于跨学科通才比较有利，但对专才较为不利，以上规则值得读者注意。
学者可能会产生疑问，马克思的著作到底被谁引用了呢？基于此，我们根据相关性，看了下引用马克思《资本论》的英文书籍，原来像罗伯特·诺齐克、大卫·哈维等大师都在其著作中引用过马克思的《资本论》。
马克思在哲学领域的被引数只比海德格尔少一些，但超过了德里达、尼采、罗尔斯、波普尔、齐泽克等等哲学大师。
注：Google scholar是根据学者各领域著作的总被引数排名的，因此马克思在经济学、哲学等领域被引数都等于其在五个领域的总被引数。这一点对于跨学科通才比较有利，但对专才较为不利，以上规则值得读者注意。
马克思在社会学领域的被引数只比布迪厄少一些，但超过了戈夫曼、默顿、阿多诺、涂尔干、帕森斯等等社会学大师。
注：Google scholar是根据学者各领域著作的总被引数排名的，因此马克思在经济学、哲学等领域被引数都等于其在五个领域的总被引数。这一点对于跨学科通才比较有利，但对专才较为不利，以上规则值得读者注意。
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马克思在自己的领域——马克思主义的被引数处于毫无争议的第一。
注：Google scholar是根据学者各领域著作的总被引数排名的，因此马克思在经济学、哲学等领域被引数都等于其在五个领域的总被引数。这一点对于跨学科通才比较有利，但对专才较为不利，以上规则值得读者注意。
Source:
https://scholar.google.com/citations?hl=en&view_op=search_authors&mauthors=label%3Ahistory&btnG=
拓展性阅读
0.省份/行业固定效应与年份固定效应的交乘项固定效应；1.渐进DID专治各种渐进性政策的良药；2.广义DID方法运用得非常经典的JHE文献；3.DID的平行趋势假定检验程序；4.广义DID,DID最大法宝；5.逐年匹配的PSM-DID操作策略；6.加权DID,IPW-DID实证程序百科全书式的宝典；7.PSM-DID,DID实证完整程序百科全书式的宝典；8.DID的经典文献"强制许可"论文数据和do程序；9.分位数DID,PSMDID,政策前协变量平衡性检验；10.关于DID的所有解读,资料,程序,数据,文献和各种变形；11.PSM-DID,机制分析和DID稳健性检验的实证策略；12.DID运用经典文献，强制性许可；13.二重差分法深度分析（DID），三重差分兼论；14.DID思路和操作，一篇相关实证文献；15.比DID更加灵活的DDID政策效应评估方法；16.二重差分法分析（DID）；17.多期双重差分法,政策实施时间不同的处理方法；18.多期三重差分法和双重差分法的操作指南；19.三重差分法运行和示例；20.双重固定效应因果推断经典文献
之前，咱们圈子引荐过一些数据库，如下：1.这40个微观数据库够你博士毕业了；2.中国工业企业数据库匹配160大步骤的完整程序和相应数据；3.中国省/地级市夜间灯光数据；4.1997-2014中国市场化指数权威版本；5.1998-2016年中国地级市年均PM2.5；6.计量经济圈经济社会等数据库合集；7.中国方言,官员, 行政审批和省长数据库开放；8.2005-2015中国分省分行业CO2数据；9.国际贸易研究中的数据演进与当代问题；10.经济学研究常用中国微观数据手册。
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