三农学术周报（第68期）| 数据资源&方法园地
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数据资源
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中国贸易外经统计年鉴2021
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方法园地
数据seminar
之前的文章中，我们介绍了如何使用 Pandas 将多份数据合并为一份数据，包括横向合并，纵向合并以及简单的数据匹配。其中简单数据合并较为简单，数据匹配则稍麻烦一些；在实际的应用中，数据匹配对于数据使用者来说是非常重要的技能。所以本期文章将会专注为大家介绍如何使用 Pandas 进行数据匹配。
有个道理很重要也很普遍，那就是事情往往和表面上看起来的不一样。举例来说，在名叫地球的这颗行星上，人类总是认为他们比海豚聪明，因为人类的成就众多——轮子了，纽约了，战争了，等等等等——而海豚从头到尾却只在水里游来游去，享受美好时光。但是反过来，海豚也始终相信它们比人类要聪明得多——原因则完全相同。实际上，地球上只有一个物种比海豚更加聪明，他们把大量时间消耗在行为研究实验室里，在铁环里一圈圈跑，对人类施以精密但又微妙的试验。人类则再次彻底误读了人类与他们之间的关系，但这完全符合这些家伙的计划。
数量经济学
进行回归分析，一般需要研究系数的估计值是否稳定。很多经济变量都存在结构突变问题，使用普通回归的做法就是确定结构突变点，进行分段回归。这就像我们高中学习的分段函数。但是对于大样本、面板数据如何寻找结构突变点。所以本文在此讲解面板门限回归的问题，门限回归也适用于时间序列（文章后面将介绍stata15.0新命令进行时间序列的门限回归）。
Stata and Python数据分析
tata为我们提供了各种绘图命令，从点（scatter）、线（line）、面（area）到直方图（histogram）、条形图（bar）与矩阵图（matrix）等等，在之前的推文《Stata绘图系列——让你的直方图随心所欲》中，我们简单介绍了直方图的绘制方法。今天我们就来介绍一下如何利用plotregion()和graphregion()选项来细节美化图形的条条框框呢？让我们带着问题一起来看看吧！
Python大数据分析
在日常数据处理的过程中，有时候拿到手的是完整的地址信息，如果需要从地址信息中解析出相应的各级行政单元名称，方式有很多，而今天要介绍的方式只需要一行代码即可快速实现。
虽然本质上SQL和Excel都用来处理分析数据，但不一样的是，SQL是一种查询语言，并非可视化的软件，所以学习门槛更高，需要使用者有多的逻辑思考。
连享会
本文为学者们在固定效应和随机效应模型之间的选择提供了实用指导。这两个模型都包含了一系列假设，这些假设在任何给定的数据中都可能被违背。在某些条件下，随机效应模型可以引入偏差，但减少了对关注系数估计的方差。固定效应估计将是无偏的，但可能受样本依赖性的影响。
生产函数的估计在应用经济学中历史悠久，最早可追溯到 19 世纪初。然而，对生产函数参数的一致估计可能相当复杂 (Marschak 和 Andrews，1944)，主要问题是有些生产的决定因素 (特别是企业的生产率) 是研究人员未观察到，但企业可观察到的。
(Green 1989; Green and Petre 1996)指出代码高亮可以增强人们对于代码结构的感知，同时也可以提高代码的可读性 (Hendrix et al. 1998; Cross et al. 1999). 传统上在LaTeX中插入 Stata 代码块的命令或代码块有如下几种方式。
接下来，本文将介绍 D’Haultfœuille 等 (2018) 提出的半参数内生选择模型，以及极值分位数回归中分位数指数的选择。然后，描述上述理论方法在
eqregsel命令运行过程中的要点。最后，介绍eqregsel命令的语法与 Stata 实际操作。
本文将以货币非中性的关键研究为基础，介绍 Stata 中宏观时序图的绘制。
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