新版本在这里：
https://rstata.duanshu.com/#/brief/course/70b8b22897f84d4c9b04c1bb21c3d088
最近有小伙伴需要历年上市公司注册地址与办公地址的信息，并希望能获得每个上市公司的经纬度及所属的省市区县。
这一操作可以使用地理编码实现，在之前的课程中我也介绍过使用 Stata 和 R 语言进行地理编码以及根据经纬度判断所处省市区县的方法。经过处理就可以得到每个上市公司历年注册地址及办公地址的经纬度和省市区县信息了。
数据概览
数据的时间范围为 2000～2024 年，里面包含了上市公司注册地址与办公地址经纬度、所处的省市区县及搬迁距离等信息，经过计算之后一共得到了 68853 条结果：
- 2000～2024 年上市公司注册地址与办公地址（含经纬度、所处的省市区县及搬迁距离）.dta
使用该数据可以研究上市公司办公地址和注册地址分类，以及上市公司搬家的问题。但是需要注意地理编码并不能保证 100% 的准确率，可能存在解析错误的问题。
下图展示了上市公司注册地址与办公地址的关系：
注册地址与办公地址的分布：
另外为了方便大家使用，我还计算了 注册地址与办公地址的距离_km、注册地址搬迁距离_km 和办公地址搬迁距离_km 三个变量，分别表示注册地址与办公地址的距离，注册地址每年的搬迁距离及办公地址每年的搬迁距离。
下图展示了各年上市公司注册地址与办公地址的距离分布：
处理方法
地理编码的方法基本都类似，感兴趣的小伙伴可以学习平台上的这两个课程：
- 使用 Stata 进行地理编码：地址解析经纬度、坐标转换 & 根据经纬度判断所处的省市区县：https://rstata.duanshu.com/#/brief/course/537300af1a9947edb758789785c600f3
- 使用 R 语言进行地理编码：地址解析经纬度、坐标转换 & 根据经纬度判断所处的省市区县：https://rstata.duanshu.com/#/brief/course/6f8633b486ed49e398c486d0d9f0f59a
点击这里跳转到 RStata 短书平台获取附件：旧版本｜2000～2024 年上市公司注册地址与办公地址（含经纬度及其所处的省市区县）
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