1998～2014年位于高新区、开发区、产业园、工业园内的工企

之前有试图通过手动绘制的方式来制作全国各个开发区的地理矢量数据，不过很不幸失败了，很多开发区、工业园的范围信息在网上完整找不到，或者找到的也是乱七八糟的，所以最终也放弃了。

如何识别开发区内的企业是个挺让人头疼的事情，上面说的手动绘制开发区地理矢量数据的目的也是为了找到位于开发区内的工企业（可以根据经纬度判断）。经过一番研究，最后发现还是根据关键词筛选最靠谱。

2017 年第 6 期「金融研究」上有篇论文（「中国开发区政策绩效评估：基于企业创新能力的视角」）介绍了使用关键词筛选位于开发区内工企的方法。

该筛选方法是这样的，如果企业地址信息变量中包含“开发”、“工业园”、“工业区”、“园区”、“高新区”中的关键词，那么就认为该企业是在开发区内生产经营。

这个操作很容易实现：

gen 地址 = 省自治区直辖市 + 地区市州盟 + 乡镇 + 街道办事处 + 街村门牌号 + 社区居委会村委会 + 详细地址
*- 保留地址或者注册机关名称里面含有“开发”、“工业园”、“工业区”、“园区”、“高新区”关键词的：
keep if index(地址, "开发") | index(地址, "工业园") | ///
 index(地址, "工业区") | index(地址, "园区") | ///
 index(地址, "高新区")
save "1998～2014年位于高新区、开发区、产业园、工业园内的工企（根据工企地址筛选）.dta", replace

另外之前也分享过工企和工商企业注册信息：

工企与工商企业注册信息数据匹配结果：https://rstata.duanshu.com/#/brief/course/63f1bd8b75444750b2c963872ab78482

因此，如果不考虑工企搬家的问题，我们也可以根据注册信息筛选：

gen 地址 = 省自治区直辖市 + 地区市州盟 + 乡镇 + 街道办事处 + 街村门牌号 + 社区居委会村委会 + 详细地址
*- 保留地址或者注册机关名称里面含有“开发”、“工业园”、“工业区”、“园区”、“高新区”关键词的：
keep if index(注册地址, "开发") | index(注册地址, "工业园") | ///
 index(注册地址, "工业区") | index(注册地址, "园区") | ///
 index(注册地址, "高新区") | index(登记机关, "开发") | ///
 index(登记机关, "工业园") | index(登记机关, "工业区") | ///
 index(登记机关, "园区") | index(登记机关, "高新区") | ///
 index(地址, "开发") | ///
 index(地址, "工业园") | index(地址, "工业区") | ///
 index(地址, "园区") | index(地址, "高新区")
save "1998～2014年位于高新区、开发区、产业园、工业园内的工企（根据注册信息筛选）", replace

下图展示了筛选使用的工企数据观测值数量以及两种方法筛选到的观测值数量：

使用注册信息筛选的结果更多，但是需要注意这是在不考虑工企搬家的前提下。

下图展示了 2013 年位于高新区、开发区、产业园、工业园内的工企地理分布（使用 Stata 绘制）：

点击这里跳转到 RStata 短书平台获取附件：1998～2014年位于高新区、开发区、产业园、工业园内的工企