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1、定量分析，有经验支持和实证检验； 2、在获得截面数据的同时也要有一定的时间纵深，建立标准化的研究模型，构建稳健的评价指标体系； 3、评价方法选取方面，主观评价法有TOPSIS法、层次分析法、云模型法和整数规划模型等，客观评价法有熵权法、相关回归、因子分析和数据包络法等； 4、相对于截面模型和时间序列模型只考虑单一维度的影响，面板数据兼具横截面和时间两个维度，可以解决截面数据和时间序列数据单独不能解决的问题； 5、面板数据模型可以有效解决对象间不可观察的个体差异或者“异质性”导致的遗漏变量问题，同时面板样本容量大幅增加，与横截面相比，会明显提高估计的精确度。竞争力评价相关研究思路： 先构建指标体系（选取合适的评价指标，具有客观性以及横向和纵向可比性的关键指标；评价方法给指标赋权值；形成算法；进行评价；数据分析；模型设定；结果分析；得出结论）
本科生没有学过计量经济学，但却要写一篇实证分析类的经济学毕业论文，那么这个时候就可以去请教论文指导老师，看看指导老师能否帮助自己解决一些难题，如若不行则需要自己回过头再去学习，学完之后再来写这个论文。
不知道题主具体要写哪方面的东西，如果是面板数据的话那stata还行，如果是时序列分析的话推荐用Eviews，如果是偏宏观理论的模型那比较推荐matlab。
写论文注意事项：
1、论文里面千万不可以出现“我”这个词，论文具有科学的严肃性、严谨性，避免出现“我”人称代词。当然现在也有很多的论文改成了“笔者”呢，实际上，用“本文”来替代比较是聪明人的做法，也是在各类文献中出现频率最高的词汇。
2、论文写作过程中避免出现感叹号，论文应以陈述语句为主，出现语气叹词瞬间降低论文的层次，问句主要在写文章的结构和结论的时候使用，其他的地方能少就少。
3、杜绝排比句，排比句很没有逻辑，尤其是文科论文写作过程中，出现排比句会让别人将你的论文当成作文，切记论文不是作文。
4、直接引用不超过文章全文的百分之十五到二十，间接引用不超过百分之三十。直接引用和间接引用主要放在文章的前人研究成果的部分。避免直接引用，一个小技巧就是把直接引用放在注解里面。
每个学科，不同学历层次要求论文数据量不一致，可以参考之前的毕业生的数据量
毕业论文数据分析的做法如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
检测一下数据不一致原因，然后说明即可
不会的吧，写出点主要的东西老师都会让你过的。我也是本科毕业的，那时候我的指导老师让我自己做设计，我是全靠自己做的，做的质量当然不好。到快答辩前一个星期我才给老师看，老师说大概的样子做出来了就可以了，通过是可以的~
一般不会，但是最好还是自己做数据。
没必要为了证明你的命题而造假数据，如果真实数据证明不了你的命题就大大方方把结论和下一步猜想写出来，科学本来就是探究性的，没人能保证自己的设想一定是对的。有的硕士导师就会告诉学生，自然科学不是人文科学，像政治、法律之类的都是先设定命题，然后搜集证据去支持命题，只要自身前后逻辑和上了就行，不管对错；然而自然科学是提出假设，然后用真实数据去验证假设，对就是对错就是错，错了也算有收获，至少说明这条路走不通。假造数据说明自己的思维模式就不在自然科学这一挂。
数据和实际情况不能相差大。实证论文数据和实际情况不要相差很大，相差很小的话老师是很难看出来的，相差很大有经验的老师肯定一眼就能看出来那么后果肯定很严重了。
可以。实证论文模型和数据可以互换的，提出一个模型去拟合实际数据，经过模型修正后模型完全拟合，证明提出的模型是正确的，然后在此模型下做出进一步研究和结论。实证论文指的就是论文的资料收集以及研究的整个过程都是作者自己参与的，对于研究出来的结果作者更容易拿出实践证据，更有说服力一点。
要看用什么软件进行数据分析了，一般统计类的软件比如spss都需要大样本容量，200以上
大概需要200以上个数据。一篇论文需要有多少数据取决于这篇论文的性质和水平。通常来说，本科毕业论文需要的数据并不太多，一般一章左右正文内容就够了，而硕士论文需要3~4章的内容，至于发表在高水平学术期刊上的论文则需要大量的核心数据以佐证你的论点和结论。
实证？是指文献研究吗？我硕士毕业论文文献研究部分写了8000左右，我有的同学写了上万字。
本科论文最简单的实证方法如下：
1、进行案例的调查、分析。
2、发现一个证据，可以证明别人已经提出但的尚未被别人证明过的理论。
3、用大样本的数据来证明一种理论。
4、进行历史分析或者比较分析。
5、研究结论及政策含义。
6、论文写作中其他应注意的问题。
本科毕业实证论文模型都有哪些？
第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。
第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。
第三个层次，计量分析，建立模型。而计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理。
第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等。
第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型，建立一套研究范式，然后按此模型进行研究。
对于实验来说，没有修正实验数据这一项内容。实验数据显示的都是正确的。但是实验出现错误，会导致得到的数据不正确。此时要从新做实验。这是正确的做法。如何判断实验数据是否正确呢？或者说实验的步骤出错如何尽早发现？预习实验时，要把实验里每步的理论值算出来。做实验时得到的数据与理论值对比，如果差很多，那就是实验出现了错误，须重新做实验。直接将实验数据改成理论值附近的数据的做法是不负责任的。
每个学科，不同学历层次要求论文数据量不一致，可以参考之前的毕业生的数据量