机器学习能通过样本直接匹配以及提升倾向得分估计准确度来实现样本的精准匹配,使研究样本更具备"随机化"实验的特征,此外,机器学习方法能够利用复杂关系建模、交叉验证以及正则化等方法来提升样本反事实预测的准确性。
双重机器学习（Double/Debiased Machine Learning, DML）是一种结合了机器学习和因果推断的统计方法，它在经济学管理学领域有着非常广泛的应用，目前国内研究还较少，之后应该是一个趋势，我们特举办了《Stata机器学习与因果推断》课程。
作为《中国工业经济》首篇且唯一应用双重机器学习的论文，《数字生态文明建设中制度创新的力量：政策协同赋能的视角》值得一读！
韩先锋,勾亚楠,肖远飞,等.数字生态文明建设中制度创新的力量：政策协同赋能的视角[J].中国工业经济,2024,(11):62-80.
摘要：
加快建设绿色智慧的数字生态文明，是国家推动“美丽中国”和“数字中国”双重战略的关键举措。该文在构建城市数字生态文明指数的基础上，以低碳城市试点和“宽带中国”战略构造双边政策协同赋能的准自然实验，基于中国2011—2021年282个地级市面板数据及双重机器学习模型，考察绿色数字政策助力数字生态文明建设的协同机制及多维效应。
结果发现：
(1)绿色数字政策对数字生态文明建设具有明显的协同共促效应，且相较于单一政策，复合政策的赋能效果更为明显，以上结论在一系列稳健性和内生性检验后依旧成立。
(2)绿色数字政策不仅能直接实现数字生态文明建设的“绿色—数字”双轮制度创新驱动，还可以通过经济结构优化、数字环境培育和生态保护引导等渠道间接助力数字生态文明建设。
(3)对于经济基础较好和财政分权水平较低、数字产业发展和产业数字应用较低、非资源型和老工业基地城市，以及采取“先绿色后数字”组合政策的城市，绿色数字政策协同赋能数字生态文明的积极效果更为突出。
(4)中国现阶段数字生态文明整体水平还不高，尚具有较大的提升空间，且城市间的数字生态文明差距呈现扩大趋势，而绿色数字政策不仅是协同推动数字生态文明建设的重要动力，也是有效助推数字生态文明发展跨越“马太效应”陷阱的决定因素。该文研究为新发展格局下政府加强“绿色—数字”政策协调配合、深度挖掘多维政策统筹合力、科学加快推进绿色智慧的数字生态文明建设提供了重要启示。
关键词：
绿色数字政策;协同推进;数字生态文明;双重机器学习;
《Stata机器学习与因果推断》系统讲解机器学习与因果推断的交叉应用，重点聚焦双重机器学习（Double/Debiased Machine Learning, DML）国际前沿方法及其在中文顶刊科研应用。从Stata编程→因果推断→机器学习→反事实框架→双重机器学习→顶刊复现（《系统工程理论与实践》《科研管理》《数量经济技术经济研究》等），手把手实现科研实操。
