1樓：冬夏
題主可能高估了經濟學學生的數理基礎和學習程式設計的熱情。
同時也可能低估了在經濟研究中，除跑資料之外其他工作的技術性。
私以為軟體/程式設計只是工具，更重要的是問題本身。據我的觀察，經濟中的研究許多都用不到像ML/DL那麼大的資料，做經濟研究的也大多沒有過多的時間去從頭學習程式設計，學經濟學的學生有許多是文科背景，因此像stata/Matlab這樣門檻低效果好的軟體是最合適的選擇。至於說使用者體驗和軟體跑資料的速度，對於不願意學程式設計的人來說，真的沒出結果重要。
2樓：最後一槍
整理面板資料檢視資料還是挺方便的，適合沒程式設計基礎的。深入之後就發現這個軟體不是很靈活，語法怪異。
（但是精通還是有難度，成本收益不高）
3樓：
Point在於：
Stata通過極大地限制用途而極大地簡化了使用方式。
我認為Stata還是看你自身的學科需求吧，比如我現在做的微觀實證其實並不需要太過複雜的模型設定，很多不同的計量模型實際上結果差不多，學界更接受的就只是reg跟xtreg，但我無論是在R、Python之類的軟體中，都不可以一條簡潔的命令諸如 reg y x,r 這樣解決問題，對於微觀實證來說，其他軟體太複雜了。
而且，最重要的是：
stata的核心命令不超過10條。
這種量度你可以輕鬆掌握，外加help，基本無敵了。
4樓：小樓雨月
這取決於使用者先學的是哪個專業
如果一開始學的是經濟學，沒學過什麼程式語言，那stata簡直不能再友好了～
如果先學了程式語言，那就基本像題主這種感覺了～
5樓：劉新宇
感覺自己是個假的stata使用者... 這stata跑回歸的時候直接從選單裡面選多方便啊，匯入資料、找到模型、不會的help、畫圖也不醜。
6樓：
一開始覺得又醜又不好用。後來覺得真心強大。大部分想要做的事情都是一句話，比如panel下做IV regression with two way fixed effects with standard error clustering......
還能用estout來處理多個模型結果的輸出。
7樓：
Stata做面板資料分析還是很方便的，命令簡單也很強大，語法也比較統一，輸出的結果也很豐富。這一點比R還是要好很多。當然其他方面完全不能和R比。
8樓：RayQ4
用stata 6年了，社科類博士，感覺stata很好用。一般有問題直接help。data cleaning時需要程式設計的話，local配合foreach基本都能完成。
9樓：名為ECON實為CORP
stata就是個跑回歸的工具。
動手能力弱一點兒的，在excel裡面洗資料，然後匯入到stata裡跑。
動手能力強一點兒的，用sas/python/r洗資料，然後匯入到stata裡跑。
10樓：Chinhogo
stata本身是一種模型導向（model-based)的程式語言，不是一種傳統意義上的程式語言。她所有的功能都是圍繞regression建立的。乙個例子就是stata命令基礎的單位是「變數」，而不是一般資料處理軟體裡的「矩陣」。
在經濟學人看家本領——跑回歸方面，真的沒有比stata更適合、更貼心的軟體了。
一些個人的體會（可能帶有主觀性）：
讀取資料、處理資料的速度優於大部分的軟體（對於dta格式而言），容許的sample size也大於大部分軟體（僅弱於SAS）
擴充套件包不少，基本可以滿足日益增長的研究需求。ssc上經常會隨著計量方法的進展、或者資料處理的需求不斷po出新的包。最近，中國學者也貢獻了很多方便中文世界的stata擴充套件包，例如中南財經政法大學的李春濤教授團隊。
當然，缺點也不少。比如題主提到的醜陋的語法。但economist畢竟不是程式設計師，只要好用就行了！
有想到其他再補充。
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