用STATA学微观计量经济学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:重庆大学出版社

作者:A.科林卡梅伦

出品人:

页数:584

译者:肖光恩

出版时间:2015-5-20

价格:98.00元

装帧:平装

isbn号码:9787562485360

丛书系列:万卷方法

图书标签:

• 计量经济学
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• 万卷方法
• （行硕）公共管理研究设计与方法（中级）
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《用STATA学微观计量经济学》 本书是一本面向经济学、金融学、社会学、统计学以及其他相关学科的进阶教材，旨在为读者系统性地介绍和深入解析微观计量经济学的核心概念、经典模型以及前沿的研究方法。全书紧密结合实际应用，以STATA这一强大的统计分析软件为载体，通过大量的案例分析和实证操作，帮助读者掌握运用计量经济学工具解决实际经济问题的能力。 核心内容与结构： 本书的内容设计循序渐进，从基础的回归分析理论出发，逐步深入到更为复杂的微观计量模型。 第一部分：计量经济学基础与STATA入门 第一章：引言与数据处理 微观计量经济学的定义、研究对象与意义。 STATA软件的基本介绍：界面、命令结构、数据导入与导出（CSV, Excel, dta格式等）。 数据管理基础：变量创建、重命名、删除、编码、合并、拆分、排序等。 描述性统计分析：均值、中位数、方差、标准差、百分位数、频数分布、直方图、箱线图等，以及如何在STATA中实现。 探索性数据分析（EDA）的重要性与方法，初步识别数据特征和潜在问题。 第二章：线性回归模型——理论与STATA实现 简单线性回归模型：模型假设、参数估计（OLS）、拟合优度（R-squared）。 多元线性回归模型：变量选择、多重共线性问题及其诊断与处理。 回归结果的解释：系数的经济含义、统计显著性（p值）、置信区间。 STATA在OLS回归中的应用：`regress`命令的使用，结果解读，系数检验，F检验。 异方差、自相关问题的检验与处理（White检验、Breusch-Pagan检验、Durbin-Watson检验）。 稳健标准误（Robust Standard Errors）的概念及其在STATA中的应用。 第二部分：微观计量经济学核心模型 第三章：因果推断的基础——随机对照试验（RCT）与准实验设计 因果关系与相关关系的区别。 随机对照试验（RCT）的原理、优势与局限性。 准实验设计（Quasi-experimental designs）的介绍： 断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）：核心思想、适用条件、估计方法（Sharp RDD, Fuzzy RDD）、STATA实现。 双重差分法（Difference-in-Differences, DID）：平行趋势假设、模型设定、估计方法、STATA实现。 工具变量法（Instrumental Variables, IV）：内生性问题、工具变量的识别（相关性、外生性）、估计方法（2SLS）、弱工具变量问题、STATA实现。 第四章：选择性偏差与处理效应模型 选择性偏差的来源：样本选择偏差（Sample Selection Bias）、内生性处理（Endogenous Treatment）。 Heckman两阶段模型：Lambda（Mills Ratio）的引入、参数估计、STATA实现。 倾向得分匹配法（Propensity Score Matching, PSM）：倾向得分的计算、匹配方法（Nearest Neighbor, Radius, Caliper, Kernel Matching）、平衡性检验、ATET/ATT估计、STATA实现。 逆概率加权法（Inverse Probability Weighting, IPW）：概念、估计、STATA实现。 合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）：概念、适用场景、STATA实现（通过外部ado文件）。 第五章：离散选择模型 因变量为二分类或多分类变量的处理。 Logit模型与Probit模型：模型设定、参数解释（边际效应）、似然比检验、STATA实现。 多项Logit模型（Multinomial Logit）：适用场景、结果解释、STATA实现。 有序Logit/Probit模型（Ordered Logit/Probit）：适用场景、结果解释、STATA实现。 负二项回归与泊松回归：处理计数型数据、过离散（Overdispersion）问题、STATA实现。 第三部分：进阶主题与实证应用 第六章：面板数据模型 面板数据结构与优势。 固定效应模型（Fixed Effects, FE）：个体固定效应、时间固定效应、混合效应。 随机效应模型（Random Effects, RE）：模型假设、Hausman检验。 STATA在面板数据中的应用：`xtreg`命令的运用，FE/RE模型估计与检验。 动态面板数据模型（Arellano-Bond GMM）简介。 第七章：其他微观计量方法简介 生存分析（Survival Analysis）：Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型、STATA实现。 空间计量经济学简介：空间权重矩阵、空间自相关检验（Moran's I）、空间计量模型（SAR, SEM）简介。 大数据与机器学习在计量经济学中的应用初步：Lasso, Ridge回归等简介。 第八章：综合案例分析与研究设计 选取具有代表性的微观经济学研究领域（如教育、健康、劳动力市场、消费行为、公司金融等）的真实数据。 结合前述模型，进行完整的实证研究流程演示：研究问题界定、数据收集与处理、模型选择与设定、参数估计与检验、结果解释与政策含义。 强调研究设计的严谨性，如何识别并解决内生性、选择性偏差等问题。 学习如何阅读和批判性地评估计量经济学研究论文。 本书特色： 1. STATA实践导向：每一章节的核心模型和概念都会通过详细的STATA代码和输出结果进行演示，读者可以跟着书本进行实际操作，从而达到“学以致用”。 2. 理论与实践的有机结合：在介绍模型和方法的同时，深入浅出地讲解其背后的理论基础和统计原理，帮助读者理解“为什么”这样做。 3. 案例丰富且贴近现实：选择的案例涵盖了微观经济学研究的多个重要领域，使读者能够直观地感受到计量经济学在解决实际问题中的强大力量。 4. 注重因果推断：本书将因果推断作为贯穿始终的核心主题，详细介绍了多种识别因果效应的计量方法，强调了研究的严谨性。 5. 循序渐进，由浅入深：从基础的线性回归开始，逐步引入更加复杂的微观计量模型，适合不同基础的读者学习。 6. 强调研究的实证逻辑：不仅教授具体的模型和软件操作，更引导读者思考研究问题的设计、数据的选择、模型的合理性以及结果的解释，培养独立的计量研究能力。 通过阅读本书，读者不仅能够掌握STATA这一强大的计量软件，更重要的是能够理解和运用微观计量经济学的核心工具，为进一步的学术研究和实际工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

b***7 “《用Stata学微观计量经济学》微观计量经济学应用经典之作。600多页的充实内容，范例详细，解读清晰，帮助读者对Stata软件的运用步步提升，直到得心应手。Stata培训名师连玉君作序推荐！” 一心专念阿弥陀佛 “该书具有一定的参考价值，可作为学习计量经济学的重要...

评分☆☆☆☆☆

非常实用的一本手册，对于stata不支持的一些动态模型，再参考一下mathlab，基本现在见到的模型就都可以解决了，可能今后版本的stata会逐步查漏补缺，而且这本书好像也在一直不停再版更新。  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

我是一名统计学专业的学生，对计量经济学的理论框架和模型构建充满了浓厚的兴趣。虽然我掌握了扎实的统计学基础，但将统计学知识应用于经济学问题，特别是理解微观经济行为的量化分析，仍然是我需要加强的领域。《用STATA学微观计量经济学》这本书，从书名上就预示着它将以实践为导向，将抽象的计量模型转化为可执行的STATA操作。我非常关注书中对于模型设定和参数估计的讲解。例如，书中会如何处理多重共线性问题？如何进行变量选择？对于非线性模型，书中是否会提供一些简便的估计方法和解释框架？此外，书中对于假设检验的阐述，包括 t 检验、F 检验、卡方检验等，以及如何解读这些检验的结果，是我特别看重的部分。在统计学中，这些检验是评估模型拟合度和参数显著性的基础，在计量经济学中同样不可或缺。我还好奇书中是否会深入探讨一些统计学中看似简单，但在计量经济学中却至关重要的概念，比如“模型识别”问题，或者“贝叶斯方法”在计量经济学中的应用。STATA作为一款强大的统计软件，我相信书中会充分利用其功能来演示各种模型的估计、诊断和预测。例如，书中是否会讲解如何利用STATA进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值检测、变量变换等？这些看似基础的操作，却往往是实证研究成功的关键。我期待这本书能够让我不仅理解微观计量经济学的理论模型，更能掌握在STATA中构建、估计、诊断和解释这些模型的能力，从而将我的统计学知识更有效地应用于经济学研究，为我未来在计量经济学领域的进一步深造打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在学术界从事研究工作的学者，我深知一本好的计量经济学教材不仅要讲解理论，更要注重方法的实际应用和对研究前沿的把握。在浏览《用STATA学微观计量经济学》这本书时，我敏锐地察觉到它在深度和广度上都具有相当的潜力。它似乎不仅仅停留在对经典计量模型的回顾，而是包含了许多在当代微观计量研究中不可或缺的工具和方法。例如，书中对面板数据分析的详细阐述，包括动态面板模型、系统GMM 等，这些在处理时间序列和截面数据结合的经济现象时尤为重要。我还注意到对断点回归（RDD）和差分中差分（DID）等准实验方法的介绍，这些方法在处理非随机分配的政策评估和因果推断问题上具有举足轻重的地位，也是当前许多实证研究的常用工具。我非常期待书中能够深入剖析这些方法的理论基础，并详细演示如何在STATA中实现这些复杂的模型设定和估计，特别是关于混淆因素的控制和因果效应的识别。此外，像双重差分法，我知道其应用非常广泛，但细节非常多，书中是否会提供关于平行趋势检验、安慰剂检验等关键步骤的详细指导？对于断点回归，书中是否会讲解如何选择断点、带宽以及如何处理连续的断点变量？这些都是决定研究结论有效性的关键。我也非常好奇书中是否会涉及一些更高级的主题，比如因果森林、双重机器学习等，这些前沿的因果推断方法，如果书中能够有所涵盖，那将大大提升其学术价值。这本书似乎不仅仅是一本学习STATA的工具书，更是一本能够引领研究者深入理解和应用现代微观计量方法的指南。我期待它能够提供丰富的案例研究，展示这些方法在实际经济学研究中的应用，从而激发我的研究灵感，并帮助我将理论知识转化为解决复杂研究问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚接触微观计量经济学的新手，之前只是在本科课程中零星地了解过一些基础概念，但始终觉得理论与实践之间存在一道难以逾越的鸿沟。当我翻开《用STATA学微观计量经济学》这本书时，首先被它清晰的结构和循序渐进的编排所打动。从最基础的 OLS 回归模型开始，到逐步引入各种解释变量和控制变量的处理，再到对模型假设的讨论和违背假设时的应对方法，这本书似乎为初学者搭建了一个稳固的学习阶梯。我尤其关注书中关于模型诊断的部分，比如如何检验异方差、自相关，以及这些问题对估计结果和推断的影响。我知道在实际应用中，数据很少能完美地满足经典线性回归模型的假设，因此掌握这些诊断和修正方法至关重要。这本书能否用简单易懂的语言解释这些复杂的技术细节，并通过STATA代码演示如何实际操作，这正是我最迫切需要了解的。此外，书中关于内生性问题的讨论，例如遗漏变量偏差、测量误差、联立方程等，以及其对应的解决方案，如工具变量法（IV）、广义矩估计法（GML）、面板数据中的固定效应和随机效应模型等，这些都是微观计量经济学中非常核心的难点。我非常期待书中能够提供清晰的理论解释，并辅以STATA的实际操作指南，让我能够理解这些方法的逻辑，并在实践中加以应用。例如，对于工具变量法，书中是否会详细讲解如何寻找合适的工具变量，如何进行有效的工具变量检验，以及如何解释IV回归的结果？对于面板数据，是否会清晰地区分固定效应和随机效应模型的使用条件和解释差异？这些细节的讲解，对于我这样需要从零开始构建计量知识体系的学习者来说，至关重要。这本书似乎承诺了通过STATA的学习，能够让我在理论层面和操作层面都获得显著的提升，让我能够更有信心地去面对实际的经济数据分析任务，并最终能够做出严谨和有说服力的研究。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对社会科学研究充满热情的本科生，我一直对如何用科学的方法来解释和分析复杂的社会现象感到着迷。微观计量经济学，作为连接理论和实证的关键桥梁，尤其吸引我。《用STATA学微观计量经济学》这本书，看起来恰好能满足我对于“学以致用”的需求。我非常好奇书中是否会通过生动有趣的案例来引入各个计量模型。例如，在讲解 OLS 回归时，是否会用一个非常直观的例子，比如收入与教育年限的关系，来解释截距和斜率的含义，以及如何通过 STATA 来估计和解读这些参数？对于内生性问题，书中是否会用一些更贴近社会现实的例子，比如教育对收入的影响可能存在反向因果关系，来引出工具变量法或差分法的必要性？ 我尤其期待书中对面板数据分析的讲解，因为很多社会现象都涉及个体在不同时间点的变化，比如学生成绩随时间的变化，或者家庭消费的长期趋势。书中是否会清晰地解释固定效应和随机效应模型的区别，以及在 STATA 中如何选择和实现它们？ 此外，书中对因果推断方法的介绍，比如断点回归和差分中差分，如果能够用一些关于政策评估的实际案例来展示，我会觉得非常有启发性。例如，如何评估一项新的教育政策对学生考试成绩的影响，或者如何评估一项医疗改革对居民健康水平的影响？通过这些案例，我希望能够理解这些方法的逻辑，并学会如何在 STATA 中进行相关的检验和结果解读。这本书似乎能够帮助我将课堂上学到的理论知识，转化为解决实际研究问题的能力，让我能够更自信地参与到社会科学的研究探索中，用严谨的量化方法来分析和解释我所关心的社会问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对经济学模型和数据分析充满热情的初学者，我一直希望能找到一本能够将理论讲解得清晰易懂，同时又能带领我实际操作的教材。《用STATA学微观计量经济学》这本书，听起来正是我所寻找的“完美组合”。我非常好奇书中在介绍 OLS 回归时，是否会从最基本的需求出发，例如如何用 STATA 来计算样本均值、方差，然后引入最小二乘法的估计原理，并最终用代码展示如何执行回归命令。对于模型诊断，例如异方差和自相关，我希望书中能用图示或者简明的例子来解释这些概念，并展示在 STATA 中如何通过命令来检测它们，以及如何用稳健标准误来解决这些问题。我特别关注书中对内生性问题的处理，比如遗漏变量偏差。如果书中能用一个生动的例子，比如教育对收入的影响，说明遗漏了家庭背景这个变量会如何扭曲估计结果，然后引出工具变量法，并详细讲解在 STATA 中如何找到合适的工具变量，如何进行识别检验，以及如何解释 IV 回归的结果，那将非常有帮助。 我也对书中关于面板数据分析的介绍充满期待。如果书中能用一个简单的例子，比如分析不同国家在不同年份的 GDP 增长，来展示固定效应和随机效应模型的区别和应用，并教会我如何在 STATA 中进行面板数据回归，那将非常有启发性。本书的“用 STATA 学”这个定位，让我觉得它不仅仅是理论的讲解，更是一次完整的实践体验，能够真正教会我如何运用强大的 STATA 工具来分析经济数据，得出有意义的研究结论，从而为我未来在经济学领域的学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名从事跨国公司市场调研工作的专业人士，日常工作中需要大量接触来自不同国家、不同地区的数据，并分析这些数据来制定市场策略。《用STata学微观计量经济学》这本书，听起来就像是为我量身定制的。我一直希望能够更深入地理解影响市场行为的各种因素，并用量化方法来预测市场趋势。我非常关注书中是否会涉及一些在市场分析中非常实用的模型。例如，对于消费者行为的分析，书中是否会详细介绍离散选择模型，如 Logit 和 Probit 模型，并教会我如何用 STATA 来分析影响消费者购买决策的因素？在预测市场需求时，时间序列分析必不可少，我期待书中能够深入讲解 ARIMA 模型，并展示如何在 STATA 中进行模型设定、参数估计、模型诊断以及短期和长期预测。此外，在大数据时代，理解复杂的市场网络和关系至关重要，我好奇书中是否会涉及一些关于网络分析或者空间计量经济学的介绍。对于跨国公司而言，不同市场的监管环境、经济发展水平等因素都可能影响其投资决策，我期待书中能够提供面板数据分析的方法，以便我能更有效地分析多国、多年份的数据。书中对于模型解释的侧重点，以及如何将 STATA 输出的结果转化为 actionable insights，是我特别看重的。例如，当进行市场细分时，如何利用聚类分析或者因子分析等降维方法来识别不同的客户群体？当评估一项营销活动的效果时，如何利用差分中差分法来准确衡量其净效应？ 这本书的出现，让我看到了一个将抽象的计量经济学理论与我日常工作紧密结合的绝佳机会，能够帮助我提升数据分析的能力，做出更具科学依据的市场决策。

评分☆☆☆☆☆

在我对计量经济学这门学科的探索过程中，我始终认为理论的深度和实践的可操作性是相辅相成的。《用STATA学微观计量经济学》这本书，从其命名上就透露出一种务实的风格。我期待书中不仅仅是简单地罗列公式和定理，而是能够深入浅出地讲解每个模型背后的经济学逻辑和统计学原理。例如，在讲解 OLS 回归时，我希望书中能清晰阐述其“最佳线性无偏估计”（BLUE）的条件，并详细说明在什么情况下这些条件会被违背，以及违背时可能带来的后果。对于“异方差”问题，我期待书中能通过一个具体的例子，比如不同收入水平的家庭在消费上的差异，来形象地解释其含义，并指导我如何通过 STATA 命令进行检测，以及如何应用异方差稳健标准误来修正推断。我同样对书中关于“内生性”的讨论充满了好奇。如果书中能够用一个经典的例子，比如教育对收入的影响，来解释遗漏变量偏差、测量误差、联立方程等内生性来源，并详细介绍工具变量法（IV）的识别条件、估计方法以及如何进行有效的工具变量检验，这将对我理解因果推断的精髓非常有帮助。对于面板数据，我期待书中能够清晰地区分固定效应模型和随机效应模型，并指导我如何在 STATA 中根据数据的特点选择合适的模型，以及如何解释面板回归的结果。本书所强调的“用 STATA 学”，让我觉得它更像是一个实践的指南，能够带领我一步步地操作，从数据导入、清洗，到模型估计、诊断，再到结果解释和报告撰写，全方位地提升我的实证研究能力。这正是我在计量经济学领域深入学习所渴望获得的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对微观计量经济学理论和实践都充满好奇的读者，我一直想找一本能够系统性地讲解从基础概念到高级应用的教材。当我在书店看到《用STATA学微观计量经济学》这本书时，立刻被它扎实的理论框架和鲜明的实践导向所吸引。尽管我还没有开始深入阅读，但从目录和章节标题来看，这本书无疑涵盖了我所期望的所有关键主题。从最基础的回归分析、异方差、自相关等经典计量难题，到内生性问题的各种解决方案，比如工具变量法、差分法、断点回归，再到更复杂的面板数据分析、离散选择模型等等，这本书似乎都给予了充分的关注。更重要的是，书名中的“用STATA学”几个字，直接点明了它的核心特色——将抽象的理论通过具体的STATA操作得以可视化和实践化。我深知，理论知识的掌握固然重要，但如果没有实际操作的经验，这些理论往往难以转化为解决现实问题的能力。而这本书，恰恰弥补了这一遗憾，它承诺读者能够在学习理论的同时，亲手运用STATA进行数据分析，从而加深对计量模型的理解，并掌握实际的分析技能。我对书中将如何引导读者在STATA中实现这些模型估计、假设检验、结果解读等一系列过程充满了期待。我想象着，书中会提供详细的代码示例，解释每一步操作的意义，并可能包含真实或模拟的数据集，让读者能够跟着书本一步一步地进行练习。这种“边学边练”的学习模式，对于像我这样希望将理论与实践紧密结合的学习者来说，是极其宝贵的。而且，STATA作为一款在经济学和计量经济学领域广泛使用的统计软件，其熟练掌握程度直接关系到研究的效率和质量。这本书的学习价值，因此也显得尤为突出。我期待它能够成为我深入理解和应用微观计量经济学的得力助手，引领我穿越理论的迷雾，抵达实践的彼岸，最终能够独立运用计量工具分析经济现象，得出有意义的研究结论。我坚信，这本书的设计理念，是将学习过程中的枯燥转化为探索的乐趣，将复杂的理论模型转化为清晰的数据洞察，从而真正赋能读者，使其在计量经济学的道路上行稳致远，取得丰硕的成果。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在金融领域工作的分析师，平时工作中经常需要处理大量的经济数据，并从中提取有价值的信息来支持投资决策。我一直希望能够系统地学习微观计量经济学，以便更专业、更有效地进行数据分析。《用STATA学微观计量经济学》这本书的出现，可以说正中我的下怀。我注意到这本书不仅涵盖了 OLS、IV、面板数据等基础计量方法，还可能涉及一些在金融领域非常有用的模型，比如时间序列模型（ARIMA、GARCH 等），以及用于分析二元或多元响应变量的离散选择模型（Logit, Probit, Multinomial Logit 等）。在金融投资决策中，预测资产价格波动、评估信用风险、分析市场行为等都需要用到这些模型。我非常期待书中能够详细讲解这些模型在STATA中的具体实现，特别是如何进行参数估计、模型检验以及如何解释模型的输出结果。例如，在处理金融时间序列数据时，如何识别和处理序列相关性、异方差性？对于 GARCH 模型，书中是否会讲解如何构建不同阶数的 GARCH 模型，以及如何利用它们进行波动率预测？对于离散选择模型，书中是否会提供案例，例如如何用 Logit 模型分析影响公司违约概率的因素，或者如何用 Multinomial Logit 分析不同类型投资者决策的影响因素？我对书中如何引导读者将这些抽象的计量模型与具体的金融问题相结合，并通过STATA进行实证分析充满了期待。我希望这本书能够让我理解这些模型的内在逻辑，并掌握在STATA中熟练运用这些工具来处理和分析金融数据的能力。这对于我提升分析的准确性和深度，做出更明智的投资判断，将具有极其重要的意义。这本书的出现，让我看到了一个将理论学习与实际工作紧密结合的绝佳机会。

评分☆☆☆☆☆

在我多年的学术生涯中，我经历过从理论学习到数据分析的转型，深知理论与实践结合的重要性。《用STATA学微观计量经济学》这本书，以其明确的实践导向，吸引了我。我注意到书中可能涵盖了从基础到进阶的各种回归分析技术。对于 OLS 回归，我期待书中不仅会讲解其基本假设，更会详细阐述如何诊断这些假设是否被违背，以及在违背时，如何进行稳健估计（例如，异方差稳健标准误、聚类稳健标准误）。这些都是在实际研究中不可或缺的工具。此外，书中对工具变量（IV）和面板数据（Fixed Effects, Random Effects）的阐述，我尤其看重。在处理内生性问题时，IV 方法的应用至关重要，但寻找有效的工具变量往往充满挑战。我希望书中能够提供关于工具变量选择、有效性检验以及模型估计和解释的详细指导。对于面板数据，其强大的处理截面和时间序列信息的能力，在分析经济行为的动态性和个体异质性方面具有不可替代的作用。我期待书中能够清晰地区分固定效应和随机效应模型的适用条件，以及如何在 STATA 中灵活运用它们。更重要的是，我希望书中能够展示如何进行面板数据中的动态模型估计，以及如何利用面板数据进行因果效应的识别。这本书似乎承诺了将抽象的理论模型转化为具体、可操作的 STATA 代码，并提供详细的解释，从而帮助读者真正掌握计量经济学的实证分析技能。这种“理论+实践”的学习模式，对于我这样需要不断提升研究水平的研究者来说，无疑具有极高的价值。

评分☆☆☆☆☆

翻译得还可以，值得一读

评分☆☆☆☆☆

很好的工具书，结合陈强的计量经济学stata，有些地方有更清楚的结构和解释。对于各类面板数据分析有很好的参考作用

评分☆☆☆☆☆

讲道理，原著很经典，但是翻译的真的不敢恭维

评分☆☆☆☆☆

很好的工具书，结合陈强的计量经济学stata，有些地方有更清楚的结构和解释。对于各类面板数据分析有很好的参考作用

评分☆☆☆☆☆

很好的工具书，结合陈强的计量经济学stata，有些地方有更清楚的结构和解释。对于各类面板数据分析有很好的参考作用