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中国省/地级市夜间灯光数据release, 1992-2013的面板数据

计量经济圈社群 计量经济圈 2020-02-21

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箱:econometrics666@sina.cn

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咱们社群之前推荐的一些数据,主要包括环保类的,如1.1998-2016年中国地级市年均PM2.5数据release,2.2005-2015中国分省分行业CO2数据circulation;空间类的,如1.中国所有地级市各类空间权重矩阵数据release,2.中国省级三大空间权重矩阵(相邻, 距离和经济)数据release;国贸类的,如1.工企数据库匹配160大步骤的完整程序和相应数据;还有市场类的,如1.1997-2014中国市场化指数权威版本release。这些数据有一个共同点,那就是都可以用来构造中国省或地级市的面板数据,要么做空间计量要么做面板估计。当前发表在国际Top期刊的文章,很多都是从这些数据中挖掘到一些独特的ideas。若能够按照县或市这个id与微观数据库,比如CFPS进行匹配,那发表到Top英文期刊的几率大大提升。


今天,咱们社群将要引荐另一个独特但正如火如荼使用的地市级面板数据,这个你可以在sciencedirect, springer等数据库搜索一下。

问题来由:

当前应用最为广泛的全球夜间灯光数据由美国国防气象卫星计划的多个卫星观测所得。Henderson et al在2012年将夜间灯光数据引入经济学的分析框架,夜间灯光亮度的变化率被作为GDP增长率的代理变量,将经济统计数据和夜间灯光数据结合起来更准确地度量经济增长绩效。近年来,夜间灯光数据被中国社科学者运用于经济活动总量测算等领域,改进了经济增长等统计指标的准确性,产生了大量的研究成果。


社群推荐的一些使用夜间灯光数据做实证研究的文章,可以参看。

这篇社群群友文章可以去JTG官网下载

夜间灯光数据校对的一些成熟方法推荐

以下这个是中国各个省份和各个地级市的夜间灯光数据,可以构造一个面板数据用于实证研究。数据完整期间是1992-2013,这里只展示了1998-2013的两个地级市,其他所有地级市1992-2013的完整夜间灯光数据可以到社群下载参看使用。

我们根据年份对以下代表性省份做的时间趋势图,可以看出上海的夜间灯光确实最亮,而处于中国西部的四川在夜晚就显得暗淡一些。只展示了1998-2013年的数据,完整的为1992-2013总计22年数据。

把画这个图的程序也列出来,圈友可以根据数据进行操作演练,对于面板数据这是很实用的技巧。

use lightdata.dta, clear
preserve
collapse (mean) lightmean, by(year)
sort year
save lightmean,replace
restore
preserve
collapse (mean) lightmean if province==11, by(year)
rename lightmean lightmean1a
sort year
save lightmean1a,replace
restore
preserve
collapse (mean) lightmean if province==31, by(year)
rename lightmean lightmean2a
sort year
save lightmean2a,replace
restore
preserve
collapse (mean) lightmean if province==44, by(year)
rename lightmean lightmean3a
sort year
save lightmean3a,replace
restore
preserve
collapse (mean) lightmean if province==33, by(year)
rename lightmean lightmean4a
sort year
save lightmean4a,replace
restore
preserve
collapse (mean) lightmean if province==51, by(year)
rename lightmean lightmean5a
sort year
save lightmean5a,replace
restore

use lightmean,clear
merge year using lightmean1a
drop _merge
sort year
merge year using lightmean2a
drop _merge
sort year
merge year using lightmean3a
drop _merge
sort year
merge year using lightmean4a
drop _merge
sort year
merge year using lightmean5a
drop _merge

twoway(line lightmean year)(line lightmean1a year,lpattern(dash)) ///
(line lightmean2a year,lpattern(dot)lwidth(0.4)color(green)) ///
(line lightmean3a year,lpattern(shortdash) color(blue))(line lightmean4a year,lpattern(solid)color(pink)) ///
(line lightmean5a year,lpattern(dash_dot)color(brown)) ,graphregion(fcolor(white) ///
lcolor(white))plotregion(fcolor(white)) scheme(s2mono) legend(position(1) ////
ring(0)c(1) symxsize(6)textwidth(6)lab(1 "全国")lab(2 "北京")lab(3 "上海") ////
lab(4 "广东")lab(5 "浙江")lab(6 "四川")) xtitle("year")ytitle("灯光数据的时间趋势变化图")xlabel(1998 (2) 2013) ///
ylabel(,nogrid) xscale(r(1998 2013)) name(graph1b, replace)

数据已经放在社群,有需要可以到社群下载参看使用。

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