经过几个星期的努力，终于把 2000～2014 年中国工企数据库与海关数据库匹配完成了！上周已经把 2008～2013 年的分享给大家了：2008~2013 年工企与海关匹配结果数据。这两份数据的匹配完全使用 Stata 操作，总的来说工企和海关数据库的匹配包含下面五个步骤：
在之前的课程 中国的工业企业都在哪里？—— Stata、高德接口与地理编码 中，我们以工企数据库为例讲解了如何使用 Stata 进行地理编码，之后就有小伙伴尝试了下，据说花了大半个月…. 然后解析了 50 多万个地址，顺利的发表了论文。听后我们表示惊呆了，因为那个方法只适合于数据量比较少的情况，对于几十万个地址效率肯定是非常低下的，为了避免大家再浪费时间做这件事情，我们动手解析好了 1998～2013 年的所有工企业地理位置数据。最近这个小伙伴又跟我们说她还需要 2014 年的工企业地理位置数据。于是就有了今天的推文 …
前天我们在公众号里面分享了一份 2000～2020 年的县域统计年鉴面板数据，不少无良号迅速抄袭，实在缺德。强烈建议大家擦亮眼睛分辨原创（后期还会继续整理和更新数据）和抄袭（数据怎么样我不管～，随你怎么说）。
授人以鱼不如授人以渔。所以今天我们就来分享一下这份县域统计年鉴面板数据的整理方法。由于年份很多，所以我们选择2016 年为例进行讲解。
之前在公众号上分享过 2000～2019 年的中国县域统计年鉴面板数据，今年新出版了 2020 年中国县域统计年鉴，所以我们就又把 2020 年的县域统计年鉴上的数据也添加上去了。另外我们给数据里面的县市区添加了行政区划代码！这样使用起来更加方便了！
根据大家的需要整理了多种形式，阅读下文了解～
今天给大家分享一份 1998～2013 年的工企业数据库与专利数据库匹配的结果数据（含多种形式）。其中 1998～2009 年的专利数据来源于 Chinese Patent Data Project 网站（https://sites.google.com/site/sipopdb/home/sipo---asie），2010～2013 年的专利数据来源于中国国家知识产权专利局专利数据库（所以两部分包含的变量不太一样）。
经过几个星期的努力，终于把 2000～2013 年中国工企数据库与海关数据库匹配完成了！上周已经把 2008～2013 年的分享给大家了：2008~2013 年工企与海关匹配结果数据。这两份数据的匹配完全使用 Stata 操作，总的来说工企和海关数据库的匹配包含下面五个步骤：
前不久给大家分享了 2008 ～ 2013 年的工企和海关匹配结果数据（平台上也有匹配方法的讲解课程）。很多小伙伴表示也需要原始的海关数据。
网上的海关数据挺多的，但是都是未经整理的；我对比了几个小伙伴发给我的海关数据，整理了一份自觉最好的（由于每年的数据都非常非常大，所以我没有把它们合成一个数据）。
之前在公众号里给大家分享过两份夜间灯光数据：数据分享｜DMSP/OLS 夜间灯光数据（1992～2013年，分省&分市面板数据，Stata + Excel） 和 VIIRS 夜间灯光数据（分省市面板数据，2012~2018年，Stata + Excel）。
不过由于这是两颗卫星的数据，无法直接一起使用，所以今天再给大家分享一份合并处理后的，2000～2018 年中国各省市区县夜间灯光数据。原始数据为栅格数据，来源于 Harvard Dataverse，为了方便大家使用，我把它分区域汇总成了四份：全国、分省份、分城市、分区县面板数据（原始的 tiff 文件也有）。
之前给大家分享了一份 2000～2020 年的中国各省市区县分年、分月逐日降水量数据，很多小伙伴反映说还需要之前年份，于是最近又继续处理了一些年份的，因为我手上的气象数据是 1951～2020 年的，所以这次索性就把所有年份的降水量数据都处理好（虽然较早年份的可能没什么用）。
最近从各省历年的统计年鉴上搜集了各区县的一些指标，经过细心整理得到了一个横跨 2000～2019年，含 485 个指标、52706 个观测值的面板数据。
刚刚徐老师在公众号里分享了一份全国县级行政区高程和坡度参数计算结果数据。经徐老师的授权，我再整理下分享给大家。
