三农学术周报（第74期）| 本周方法&数据干货合集，速速围观！

启研学社由知名学者担任学术顾问，由高校师生与企研数据科学团队联合组建的，是以大数据资源及相关技术助力中国学术、智库与行业研究为宗旨的研究组织。团队当前的主要目标是挖掘行政、经济与社会大数据资源在经济学学术、智库与相关行业研究领域中的应用价值，以学术研究为标准开展大数据治理研究，努力探索大数据分析技术融入中国经济社会研究的可行进路。 

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数据资源

企研大数据

重点提示：1.民政部公布的六位行政区划代码存在少量纰漏，本文进行了修正；2. 我们深度清理了1980至2021年的历年行政区划代码，补充了完整的省、地、县三级信息，并修正了已有数据的纰漏。

注：数据下载方式在文章最后喔！

连享会

AKShare 是基于 Python 的财经数据接口库，目的是实现对股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数、加密货币等金融产品的基本面数据、实时和历史行情数据、衍生数据从数据采集、数据清洗到数据落地的一套工具，主要用于学术研究目的。

全国农产品成本收益资料汇编（2002-2021）

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部分县市统计年鉴2021年

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方法园地

数据seminar

处理一个超大的.csv 文件时，无论是使用 Stata 还是 Python，都需要分批处理，但是使用 Python 应对这种问题会更加轻松，运行速度也会更快。总的来说，Stata 简单易用，Python 功能更全。

2.3 实验的回归分析

数量经济学

作为synth实现合成控制方法(SCM)的包装程序，synth2提供了方便的实用程序来自动化使用假治疗单元的空间安慰剂测试、使用假治疗时间的即时安慰剂测试和一次排除一个非零重量控制单元的遗漏鲁棒性测试。Synth2生成一系列用于可视化的图形。

Stata and Python数据分析

安装外部命令时，可能会出现“ cannot write in directory ...”的错误提示，这是因为该文件夹的权限不可取；安装时显示“stacktrace not available”的错误提示，是因为Stata的安装路径需要是英文的，不能包含中文字符，需要将安装路径改为英文。

Python大数据分析

Python生态有成千上万个第三方库，如何找到满足自己需求的库呢？找合适的Python库其实很简单，按照以下三步法，你能找到90%的Python库。

知乎有人提问，R 和 Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析，哪个更好？从专业角度来看，「R在统计分析领域肯定是强于Python的。」毕竟R这门语言本身就是为统计而生的，而且是统计学专家在维护R社区，沉淀了数理统计领域众多权威算法、函数、工具。

连享会

在 Python 中编码与在 Stata 中编码有很多不同的。接下来，笔者将通过表格的形式对比 Stata 与 Python一些常用的命令以及两者命令的相互替换。

本文介绍了基于 Bootstrap (自抽样 / 自举法) 的组间系数检验方法及其 Stata 实现。

本文主要介绍由苏黎世联邦理工学院教授 Matteo Pinna 开发的，用于时间维度横截面分析的可视化操作命令 multicoefplot。该命令最大的优势是在横截面比较的同时，允许不同控制变量集下得到的点估计系数以及置信区间进行直接比较。

superscatter 命令创建了一个包含 y 变量对 x 变量的散点图。散点图的边缘显示了两个变量的边际分布图。用户可以选择将边缘分布显示为直方图 (默认值) 或核密度。

华夫饼图 (Waffle Chart)，或称为直角饼图，常用于直观展示百分比数据，因其类似华夫饼而得名。与传统的饼图相比较，华夫饼图表达的百分比更清晰和准确。它共有 100 个方格，每一个方格代表 1%，并通过不同的颜色展示数据特征。

刘西川阅读写作课

这里重点说一下初学者的问题。初学者的套路就是模仿。他们面临的障碍是：（1）模仿照着来，也做了好几个表格（包括基准回归结果等），却感觉不知道要说什么，这种情况可以用“无话可说”来概括。（2）仍是模仿，也能做到该有的都有，但总是感觉写的很平淡，没有重点和线索，也缺乏层次。这种情况可以用“有话说不好”来概括。之所以会出现上述两种情况，原因就是没有理解和把握好“实证分析”及“实证论文”。

最近，我评阅了几篇博士论文，发现无论是从认识还是从实际行动上，大家对博士学位论文的判断标准，莫衷一是。我认为，对于博士论文的判断标准，应该是有的，但顺利毕业不能算是其标准之一，它只能属于学生的良好意愿罢了。接下来，将根据我对博士论文的认识和判断标准，来谈谈自己的几点体会，主要包括以下几点：（1）工作量；（2）研究设计；（3）结论；（4）创新点；（5）选题。

文献综述之于研究者（特别是初学者）的重要性是不言而喻的。很多初学者在这个方面往往感到无从下手，甚至是苦不堪言。针对并试图改善上述不足，我想从以下四个方面谈自己在这方面的认识和体会：（1）文献综述的目的与手段；（2）文献综述的分析策略；（3）文献综述的具体步骤；（4）文献综述的若干细节。希望我的这些认识和体会能带给大家一些启发和思考。

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