用途：该技能用于在学术研究中用 R 编写计量经济分析代码，覆盖数据处理、估计、出表与绘图等环节。
主要能力：数据处理基于 data.table，支持读取 CSV、创建变量、分组运算、筛选、汇总、按键合并以及组内滞后与领先项。估计基于 fixest，支持双向固定效应、聚类标准误和工具变量回归。因果识别方面包含经典 2x2 双重差分、事件研究与动态效应，以及 Sun-Abraham（sunab）和 Callaway-Sant'Anna（did 包）等异质性处理效应估计。结果输出支持 modelsummary 与 fixest::etable 生成回归表，可导出 tex 文件。绘图包含系数图与基于 sf 的地图可视化。空间计量使用 spdep 与 spatialreg，可构建 K 近邻空间权重并拟合空间滞后与空间误差模型。因果机器学习使用 grf 的 causal_forest 估计平均与条件处理效应。
使用方式：按需加载 data.table、fixest、modelsummary、ggplot2、sf、here 等包；用 here 管理项目路径；用 fread 读入数据；用 feols 设定固定效应、聚类与 IV；用 iplot 或 broom::tidy 绘制系数图；最后将表格与图输出到 output 目录。脚本中建议使用 set.seed 保证可复现，大数据集可加 lean = TRUE，并可用 fwrite 快速写出 CSV。
适用场景：适合需要面板固定效应、DID、IV、空间计量或因果森林的实证研究流程。
限制：资料未提供安装步骤、版本要求、性能基准、收费信息与平台支持范围，也未说明各方法的适用前提与诊断要求，使用时需自行确认数据条件与假设。