实证分析是论文写作中的重要环节，它需要运用一系列的技术和工具来收集、处理和分析数据。以下是一些常用的技术和工具：
1.数据收集技术：这包括问卷调查、访谈、观察、实验等方法。这些方法可以帮助研究者收集到所需的原始数据。
2.数据处理工具：这包括Excel、SPSS、SAS、R等统计软件。这些工具可以帮助研究者对收集到的数据进行清洗、整理和转换，使其适合进一步的分析。
3.数据分析技术：这包括描述性统计分析、推断性统计分析、回归分析、聚类分析、因子分析、时间序列分析等方法。这些方法可以帮助研究者从数据中发现规律和趋势，验证研究假设。
4.图表制作工具：这包括Excel、PowerPoint、Tableau等软件。这些工具可以帮助研究者将分析结果以直观的图表形式展示出来，使读者更容易理解。
5.文献综述工具：这包括EndNote、Mendeley等软件。这些工具可以帮助研究者管理和引用大量的文献资料。
6.模型构建工具：这包括Stata、Eviews等软件。这些工具可以帮助研究者构建和估计各种经济模型，如回归模型、时间序列模型等。
7.编程工具：这包括Python、R等编程语言。这些工具可以帮助研究者进行复杂的数据处理和分析，如机器学习、深度学习等。
8.报告撰写工具：这包括Word、LaTeX等软件。这些工具可以帮助研究者撰写清晰、规范的研究报告。
以上就是实证分析中常用的一些技术和工具，不同的研究项目可能需要使用不同的技术和工具，研究者需要根据实际需求选择合适的技术和工具。