中国主要微观经济数据数据库
基于中国微观数据的政府补贴与出口国企业增加值研究
doi:10.3969/j.issn.1003-5559.2022.08.006政府补贴是干预微观经济的重要手段，常被用于激励企业出口扩张。
改革开放以来，为增强企业活力，扩大企业自主经营权，中国实施了简政放权的经济体制改革，各级地方政府逐步获得了地方财政自主权。
在这种情形下，为了获得竞争优势，各级地方政府普遍运用政府补贴来实现多种政策目标(张杰；郑文平，2015)。
但近年来，不少发达国家和发展中国家对中国政府使用补贴产生了质疑和指责，他们以此为借口对中国实施贸易保护主义措施。
因此，阐明政府补贴如何影响我国企业出口竞争力，提高我国企业在全球价值链中的地位，是一个值得研究的课题。
由于中国的出口额中包含了大量的国外增加值(邵朝对；苏丹妮，2019)，传统的贸易总量指标并不能准确衡量中国企业的出口竞争力，而增加值核算扣除了来自于国外的中间品的价值，会更真实地体现一个国家在全球价值链中所处地位和贸易利得(王紫，2019)。
现有文献主要有两种测算出口DVAR 的方法。
第一种是从宏观层面测算行业的出口DVAR。
Hummels 等(2001)最早使用投入产出表计算了经合组织国家的出口DVAR，简称HIY 方法。
Koop-man 等(2014)从生产端进行分析，创立了KWW 法。
第二种是从微观层面测算企业的出口DVAR。
Up-ward(2013)将《中国工业企业数据库》与《中国海关贸易数据库》的微观数据进行匹配，测算了中国企业的出口DVAR。
张杰等(2013)利用类似的数据与方法测算了2000-2006年中国企业的出口DVAR。
Kee &Tang(2016)提出了核算加工贸易企业出口DVAR 的简易框架，目前有较多学者借鉴此方法进行测算。
此外，影响出口DVAR 的因素也受到了很多学者的关注，学者们普遍认同外商直接投资、贸易投资自由化和人民币汇率升值是影响出口DVAR 的重要因素(张杰等，2013；Kee &Tang，2016；余淼杰和崔晓敏，2018)。
大学经济学专业实用工具推荐提高学生的研究与分析效率
大学经济学专业实用工具推荐提高学生的研究与分析效率在大学经济学专业中，为了提高学生的研究和分析效率，使用一些实用的工具能够起到事半功倍的效果。
以下是一些我推荐的实用工具：1. 数据分析工具在经济学专业中，数据分析是非常重要的一环。
因此，熟练掌握一些数据分析工具能够提高学生的效率。
其中，最为常用且功能强大的工具是统计软件包R和Python。
它们都具有丰富的数据处理、分析和可视化功能，可以帮助学生更好地理解和应用经济学理论。
2. 经济数据库经济数据库是经济学研究的重要数据来源。
一些权威的经济数据库，如World Bank Data、IMF Data以及国家统计局的数据，可以为学生提供丰富的数据支持。
通过这些数据库，学生可以方便地获取各种宏观和微观经济数据，为经济研究和分析提供有力的支持。
3. 经济学期刊和论文数据库经济学期刊和论文数据库是学生进行学术研究和文献综述的重要工具。
一些常用的经济学期刊数据库，如JSTOR、ScienceDirect和EBSCO，可以帮助学生快速获取到大量的经济学期刊和论文。
通过这些数据库，学生可以深入研究某一领域的相关论文，提高研究和分析的深度和广度。
4. 研究笔记工具研究笔记是学生进行学术研究时必不可少的工具。
为了方便整理和管理自己的研究笔记，学生可以使用一些笔记软件，如Evernote、OneNote或Notion。
这些软件可以帮助学生将不同来源的信息进行整理和分类，方便后续的查找和参考。
5. 经济模型和计算工具在经济学研究中，经济模型和计算工具是非常有用的。
一些经济模型软件，如MATLAB、EViews和Stata，可以帮助学生构建经济模型、进行计量经济分析和进行数据模拟。
通过这些工具，学生可以更好地理解和应用经济学模型，提高研究和分析的准确性和可靠性。
总之，以上所述的实用工具可以帮助大学经济学专业的学生提高研究和分析效率。
通过熟练使用这些工具，学生可以更好地处理和分析经济数据，深入研究经济学理论，并进行高质量的学术研究。
经济数据高效学习方法有效收集和分析经济数据的手段
经济数据高效学习方法有效收集和分析经济数据的手段经济数据是评估和预测经济活动的重要工具。
学习如何高效地收集和分析经济数据对于了解和解释经济趋势、制定政策和做出商业决策至关重要。
本文将介绍一些有效的方法和手段，帮助你提高经济数据学习的效率。
一、收集经济数据1.借助政府机构和国际组织：政府机构和国际组织的经济部门是收集和发布经济数据的重要来源。
例如，国家统计局、中央银行、世界银行和国际货币基金组织等都会提供各种经济指标和统计数据。
2.利用官方网站：政府机构和国际组织通常在其官方网站上提供经济数据和相关报告的下载，通过访问官方网站，你可以获取最新的经济数据和研究成果。
3.使用专业数据库：许多商业机构和学术机构提供专业数据库，其中包含了大量的经济数据和分析工具。
例如，经济数据库如微观经济数据库、宏观经济数据库和金融市场数据库等，都是收集和整理经济数据的宝库。
4.借助数据提供商：一些专门的数据提供商如彭博社、标准普尔、富时罗素等，提供各种财经数据和分析工具。
这些数据提供商通常提供高质量的经济数据和专业的分析服务。
二、分析经济数据1.选择适当的数据方法：对于不同的问题和需求，选择适当的数据方法是非常重要的。
常见的数据方法包括趋势分析、对比分析、贡献度分析、回归分析等，根据具体情况灵活运用。
2.使用统计软件：统计软件如Excel、SPSS、Stata等提供了强大的数据分析工具和函数，可以帮助我们更加高效地分析经济数据。
熟练掌握统计软件的使用，可以提高数据分析效率。
3.制作可视化图表：将数据转化为可视化图表，有助于直观地展示和比较经济数据。
常用的可视化图表包括折线图、柱状图、饼图等，通过图表可以更清晰地观察和理解数据。
4.建立经济模型：根据经济理论和实际情况，建立经济模型对数据进行定量分析。
经济模型可以帮助我们揭示经济现象背后的机制和关系，更好地理解和解释经济数据。
5.关注细节和整体：在分析经济数据时，既要关注各个变量的细节，也要把握整体趋势。
第六章 微观金融数据及分析
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数量型数据 金融市场数据
2
金融机构数据
商业银行数据、保险公司数据、证券 公司数据、信托公司数据等
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一、微观金融数据概述
（二）微观金融数据的特点
1、微观金融数据直接来源于金融市场和金融机构交易活 动的记录，或经过简单计算得出，是对金融交易活动的准 确反映。宏观金融数据通常要经过特定的统计程序进行测 算，数据的准确性易受影响。 2、微观金融数据通常是高频数据或超高频数据，是对金 融交易活动中的数据进行实时采集而得，数据量巨大。因 此需要采用特定的计量分析方法。而宏观金融数据的统计 发布频率通常较低。
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中债收益率曲线品种体系图
中债收益率曲线族系
银行间债券收益率曲线
中国国债收益率曲线
远期的到期 收益率 到期收益率 即期收益率 远期收益率 远期的即期 收益率
交易所债券收益率曲线
国债收益率 曲线
中央银行债 收益率曲线
政策性金融 债收益率曲 线
企业债收 益率曲线 AAA-AA
ห้องสมุดไป่ตู้
ABS (AAABBB)
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基准利率——LIBOR
LIBOR（ London InterBank Offered Rate ）伦敦同业拆借利率，指伦敦 银行业市场拆借短期资金（隔夜至一年）的利率，通常作为国际金融市场 浮动利率的基础利率。约有超过500万亿美元的证券以LIBOR为基准，是伦 敦长达200年经济增长的标志。 英国银行家协会（BBA）负责对该利率的管理。 LIBOR由20家银行（包括 瑞士银行、美国银行、巴克莱银行、花旗银行等）报价决定，各银行在伦 敦时间每天上午11点左右提交一个利率，扣除报价最高和最低的各5家银 行，剩余的10家银行数据平均后即为当天的LIBOR利率。 LIBOR影响银行间融资成本，反映银行流动性状况，成为测试银行业健康 状况的指标。同时也是国际金融市场上大量互换和期货合约等衍生品交易、 个人消费贷款、房屋抵押贷款的定价基础，对金融市场交易价格的走势具 有重要影响。
中指数据库介绍
1
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收录了全国各省市的土地供应计划及最新土地 预公告信息
掌握关注区域的供地总量、供地结构等信息
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合理统筹拿地顺序及节奏，优化资金安排
土地版解决问题
问题1： 提前了解各省市供地计划，合理安排拿地节奏及资金
北京国有建设用地使用权出让预申请公告
土地版解决问题
问题1： 提前了解各省市供地计划，合理安排拿地节奏及资金
国家统计局、建设部及各城市房管局等权威数据体系 2005年来全国130个大中城市的房地产交易数据 1994年来全国、各省及城市房地产开发经营数据 1994年来中国房地产指数系统、国房景气指数、70个大中城市 房地产价格指数 1979年来全国及百余个城市的宏观经济数据 行业政策、土地政策、货币政策、财政政策等政策原文
区域的项目情报，对比各项目的价格水平、去化速度及热销产品，从而判断区域未来市场空间。 多条件模糊搜索
拉框搜索
点击地图中项目或者列表中项目， 会显示项目框：可查看详情、周 边查询、距离查询和加入比较。 同时在右侧显示查询和比较结果。
城市版解决问题2
问题2：分析关注区域市场形势 判断未来市场空间
最多可添加10个项目
核心优势
权威的数据来源，详实的数据信息
统计中心 项目详情 企业详情
土 地 招 拍 挂
交 易 数 据
权 威 的 数 据 来 源
25 万 宗土地 详实 权威 10万余个项目
发 经 营 观 经 济 价 指 数 策 法 规 市 规 划 本 信 息 图 定 位 边 项 目 交 数 据 品 分 析
开
宏
房
政
100个城市
布局、经营业绩及最新 动态，跟踪重点项目进 展
用户掌握竞品项目的
中指数据库介绍
统计建模1-2
统计建模的注意事项
避免使用31个省市自治区数据做除了描述之外的事 情（如回归等推断）。它们是样本吗? 慎用宏观数据，鼓励用微观或调查数据。 尽量对原始数据进行分析，避免只使用汇总数据 （均值，百分数，比例）等加工过的数据 建模前对建模根据要进行交代，对模型残差要进行 检验，分布假定必须要有根据。 避免任意使用大样本结论于小样本情况。
统计建模的特点
3.统计建模是一个学习与实践的过程 统计学：统计学基础、多元统计分析、非参数统 计、贝叶斯统计 计量经济学：时间序列、面板数据、微观计量、 非参数 时间序列分析：一元、多元、波动建模、非线性 专业领域背景知识 统计分析软件 ：Matlab、R、SPSS、SAS
统计建模的注意事项
单位根检验
时间序列的加法、乘法模型，X12 季节调整 ARIMA（时间序列）模型 组合模型
当 代 计 量 经 济 模 型 体 系
时 间 序 列 模 型
单 序 列 模 型
线性时间序列
SARIMA（季节时间序列）模型 GAR（广义自回归） 、BL（双线性）模型
非线性时间序列
TAR、STAR（门限自回归、平滑转移）模型 ARCH、GARCH（自回归条件异方差）模型
明确问题：以问题和数据为导向
杭州下沙新生代农民工生活满意度调查——基 于有序 Probit 模型的实证研究 基于结构方程模型的杭州城镇居民食品安全满 意度统计评估 转型期中国的犯罪治理政策——堵还是疏？ 地方官员治理与城市商业银行的信贷投放？ 父母的政治资本如何影响大学生在劳动力市场 中的表现？ ———基于中国高校应届毕业生就业调 查的经验研究 中央官员来源与地方经济增长
高校常用数据库
人文社科微观数据库汇总
人文社科微观数据库汇总1.引言1.1 概述概述:人文社科微观数据库是指收集、整理和存储人文社科领域中个人和个体层面的数据的数据库。
与宏观数据库不同，微观数据库注重个体和细节的数据，并且通常基于调查和实证研究的数据收集方法。
这些数据可以包括个人的个人信息、生活方式、社会关系、经济状况、教育水平、职业情况等等。
通过对这些数据的收集和分析，研究者可以更深入地理解和解释个体和社会的行为、态度和社会现象。
人文社科微观数据库在社会科学研究中起着重要的作用。
首先，它为研究者提供了详细和具体的数据，可以帮助研究者进行更准确和有针对性的分析。
比如，研究个人生活方式和健康问题时，通过微观数据库可以获得个体的运动时间、饮食结构、睡眠质量等信息，从而更好地理解生活方式与健康的关系。
其次，人文社科微观数据库也促进了学科交叉和比较研究。
通过不同领域的微观数据库的整合和对比，研究者可以发现不同领域之间的相似性和差异性，探寻共同的规律和问题，进一步推动学科发展和理论建构。
最后，人文社科微观数据库的发展也受益于信息技术的进步。
现代科技的发展使得数据的收集、存储和共享更加方便和高效。
通过互联网和人工智能的应用，人文社科微观数据库的规模和质量得到了显著提升，为研究者提供了更多的资源和工具。
总之，人文社科微观数据库在人文社科研究中具有重要的地位和作用。
它不仅提供了丰富的数据资源，还促进了学科交叉和理论建构，为解决社会问题和推动社会进步提供了有力支持。
随着技术的不断进步和数据的不断积累，人文社科微观数据库必将迎来更加广阔的发展前景。
1.2文章结构文章结构：在本文中，我们将按照以下结构来探讨人文社科领域的微观数据库汇总。
首先，引言部分将给出文章的背景和目的，以及对微观数据库的概述和作用进行简要介绍。
接下来，正文部分将重点介绍微观数据库的定义和作用，以及人文社科领域中常见的微观数据库类型和应用案例。
最后，在结论部分，我们将总结微观数据库的重要性，并探讨未来微观数据库发展的趋势。
经济数据的分类、来源及使用
三、国际组织统计数据
国际组织通常都根据自身性质和特点，建立了各自的数据库系统。 这些数据库对于研究相关问题，进行国际比较非常有用，比较重 要的国家组织数据库包括：
世界银行“世界发展指数数据库(World Development Indicator)”， 该数据库有全球各国家（经济体），1960年至今，有关经济发 展方面的大量数据，并且还根据地区（洲）、组织（如欧盟）、 不同收入水平，提供了加总或平均的数据。
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一、经济数据分类
（四）按数值特征划分 1.定性数据： 定类数据——表现为类别，但不区分顺序，是由定类尺度计量形
成的。如男、女；黑人、白人、黄种人等 定序数据——表现为类别，但有顺序，是由定序尺度计量形成的。
如：人可以根据年龄分为幼年、少年、青年、中年、壮年、老年 等类；满意程度可分为非常满意、比较满意、没有不满、不满意、 很不满意几类。 2.定量数据： 定距数据——表现为数值，可进行加、减运算，是由定距尺度计 量形成的。如GDP是多少亿元，人均收入多少元； 定比数据——表现为数值，可进行加、减、乘、除运算，是由定 比尺度计量形成的。消费占GDP比重 、收入比；
22
谢谢！ 敬请批评指正！
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一、经济数据分类
第三产业：交通运输仓储和邮政业、信息传输计算机服务和软件 业、批发和零售业、住宿和餐饮业、金融业、房地产业、租赁和 商务服务业、科学研究技术服务和地质勘察业、水利环境和公共 设施管理业、居民服务和其他服务业、教育卫生社会保障和社会 福利业、文化体育和娱乐业、公共管理和社会组织、国际组织。 下面同样细分，共计48个行业。
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二、国内官方统计数据
（三）金宏工程 2002年12月，由国家发改委牵头，包括财政部、商务
中国微观经济数据查询系统
中国微观经济数据查询系统培训师：郑露露01 Part one 数据介绍目录CONTENTS微观数据是一种重要的基础战略资源，是宏观数据的基本组成单位，主要有个体数据、企业数据乃至县级数据。
作为经济活动中的生产经营主体，企业级微观数据由于包含了更多信息、具有时间和个体维度、数据量庞大等特性而被广泛应用于产业组织理论、企业理论、公司金融、国际贸易等方面。
布兰迪斯大学教授Jefferson指出“过度依赖汇总数据进行研究可能会模糊很多重要细节……需要依靠微观数据的研究来探悉结果表现以及背后的决定因素”。
经济学者越来越依靠微观数据进行学术研究。
246810121000200030004000500060007000比重（%）实证文章数实证文章数比重（%）基于微观数据的实证研究文章比例由2009-2013年间的35.8%上升到2014-2018年的42.2%海关企业数据库工业企业数据库创新企业数据库工业企业数据库简介中国工业企业数据库主要来自于样本企业提交给当地统计局的季报和年报汇总。
样本范围为全部国有及规模以上非国有工业企业（2011年后统计口径为主营业务收入2000万以上的工业企业），近些年的企业数量维持在30万家以上。
其统计内容主要包含企业基本信息、企业会计报表（损益表、资产负债表、现金流量表），每年涵盖的企业生产总值占中国总工业生产总值约95%。
起止时间为1998-2013年，其中1999-2007年数据质量较好，也为大部分相关学术文章采用。
全部国有和年主营业务收入500万及以上的非国有工业法人企业年主营业务收入达到500万及以上的工业法人企业（包括国有和非国有）年主营业务收入达到2000万及以上的工业法人企业（包括国有和非国有）中国海关进出口企业数据库主要来源于进出口企业提交给海关总署的贸易数据，样本范围为发生进出口的企业。
数据库2000-2006年为月度数据，2007-2016年为年度数据，每年记录在1000万条以上，每年涉及的企业约有30万家以上。
常用外文数据库介绍]
![常用外文数据库介绍]](https://img.taocdn.com/s3/m/2ec1607e5acfa1c7aa00cc95.png)
常用外文数据库介绍SpringerLINK数据库德国施普林格(Springer-Verlag)是世界上著名的科技出版集团, 通过SpringerLink系统提供其学术期刊及电子图书的在线服务。
2002年7月开始，Springer公司和EBSCO/Metapress公司在国内开通了SpringerLink服务。
访问方式：镜像服务器(本校读者无需登录)、国外站点（用户需登录出国并自付国际网络通信费）。
访问权限：校园网IP地址范围。
访问全文：(PDF格式)需要使用Acrobat Reader软件，如需安装，可由此下载Acrobat Reader。
EBSCOhost数据库EBSCO公司通过国际专线提供检索服务，校园网的用户检索、下载无需支付国际网络通信费。
采用IP控制访问权限，不需要帐号和口令。
WorldSciNet数据库WorldSciNet为新加坡世界科学出版社(World Scientific Publishing Co.)电子期刊发行网站，该出版社委托EBSCO / MetaPress 公司在清华大学图书馆建立了世界科学出版社全文电子期刊镜像站.Ptics ExpressOptics Express由美国光学学会创办，刊登光学技术领域方面的报告和新进展。
提供1997年创刊以来的全部文献，以平均49天一期的速度出版，并支持彩色图像和多媒体文件。
网站地址：/创建者：Optical Society 0f AmericaNew Journal 0f PhysicsNew Journal 0fPhysics由英国皇家物理学会和德国物理学会出版，提供1998年创刊以来的全部文献。
所有用户可免费获取电子版文章。
网站地址：创建者：Institute of Physics & German Physical SocietyThe Journal of Machine Learning ResearchThe Journal of Machine Learning Research由麻省理工学院出版，是机械研究领域的优质学术性论文的平台，用户可下载2000年创刊以来的全部文章。
Wind数据库
3.1.1 中国宏观经济数据库
中国宏观产投资、国内贸易、财政、工资与就业、人民生活、人口、中国景气指数、物价指数、银行与货币、证券市场等12大类20000多个数据项。
及时性 所有数据均在第一时间展现，每日7:30前即能获晓最新数据
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3 数据库分类介绍
3.1 宏观经济数据库
Wind资讯目前提供的宏观经济数据共分为14个子类，包括国民经济核算、工业生产与企业经营、固定资产投资、对外贸易及投资、物价指数、工资与就业、农业生产、运输邮电、能源、国内贸易、财政、银行与货币、证券、中国景气指数，涵盖了大部分宏观经济指标。
单位承建过的主要相关项目
Wind资讯具有丰富的客户定制项目实施经验，先后为行业内多家客户提供不同种类系统的开发。
2001年为银河证券研究中心开发完成内部网系统，主要用于进行研究成果的管理、研究人员绩效考核、网站信息的自动发布等。
经济数据的分类、来源及使用
二、国内官方统计数据
一、建设10个宏观经济信息资源共享数据库：国民经济发展规划 与计划数据库、重要商品价格数据库、国家财政预算收支数据库 、外资数据库、金融数据库、国有重点企业数据库、外贸进出口 数据库、经济统计数据库、国际收支数据库和经济文献库。
二、构建信息平台。 三、建设8个宏观经济管理业务应用系统：国民经济和社会发展
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二、国内官方统计数据
（二）官方统计的微观数据基础 主要可以分为两类：一是相关经济活动的记录。包括企业的会计
统计报表、行政事业单位的财政收支记录、海关进出口货物商品 的报关、金融企业及人民银行的相关活动记录。这些微观的活动 记录是宏观统计的基础和支撑。 以财政数据为例，在国民经济核算的各个层面和各个环节，都大 量地使用财政数据。在季度生产法GDP核算中，部分行业的增加 值是通过财政数据推算而得的；在年度生产法GDP核算中，需要 使用《年度行政事业单位决算资料》核算出分行业行政事业单位 的产出、折旧、劳动者报酬、营业盈余等。 GDP数据的调整（初步统计数据、统计摘要、提要、年鉴）就是 因为基础数据不断完备以后，能够形成更为准确的核算数据。
3.微观数据： 主要是统计调查数据，包括企业调查统计数据、住户调查统计数
据，主要是针对某些特定的需求，在一定范围内，通过实地走访 采访、问卷调查的形式获取的有关不同微观主体（企业、居民住 户）的第一手数据资料。
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一、经济数据分类
（二）按数据来源划计数据
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一、经济数据分类
第三产业：交通运输仓储和邮政业、信息传输计算机服务和软件 业、批发和零售业、住宿和餐饮业、金融业、房地产业、租赁和 商务服务业、科学研究技术服务和地质勘察业、水利环境和公共 设施管理业、居民服务和其他服务业、教育卫生社会保障和社会 福利业、文化体育和娱乐业、公共管理和社会组织、国际组织。 下面同样细分，共计48个行业。
中国微观数据库介绍(参考Word)
中国微观数据库介绍作者：葛玉好文章来源：本站原创点击数： 5132 更新时间：2009-11-7（一）UHS (Urban Household Survey)（二）CHIP （Chinese Household Income Project Survey）（三）Census（四）CHNS （China Health and Nutrition Survey（五）RHS （Rural Household Survey）（六）中国老年健康调查项目（七）CHARLS（China Health and Retirement Longitudinal Study）（八）其它的数据（一）UHS (Urban Household Survey)简介：中国城镇住户调查数据。
它是国家统计局城调总队负责调查的。
现在可以拿到1986年至2006年的数据。
如果可能的话，我们可以拿到全部省份的数据，但现在大家使用的是六个省份的数据（北京、广东、浙江、辽宁、陕西、四川）。
每年大约有3500-4000户的数据。
（内附1992年调查问卷）包含变量：（1）个人层次上的变量。
与户主关系，性别、年龄、文化程度、行业、职业、就业状况、工资、总收入、工作小时数、参加工作年份、退休金、财产性收入。
（2）家庭层次上的变量。
家庭总收入、家庭人口数、居住面积、房间个数、家庭财产、现金支出、现金流入、储蓄、借款、家庭消费。
可做的研究：（1）教育回报率问题。
（2）收入不平等问题。
（3）劳动力供给问题。
家庭财产、孩子（老人）、退休金。
（4）行业的分布及变化。
（5）职业的分布及变化。
人力资源管理。
（6）就业问题。
失业率和劳动参与率。
（7）教育决定因素及教育不平等问题。
（8）社会保障方面的研究（退休金）。
（9）财产性收入研究。
（10）房地产需求问题。
它与人口结构的关系。
（11）非正规金融问题（借款）。
（12）家庭消费的决定因素及模式变化。
（二）CHIP （Chinese Household Income Project Survey）简介：中国家庭收入项目调查。
“一带一路”沿线国家经济管理类数据库资源分类体系构建
“一带一路” 沿线国家经济管理类数据库资源分类体系构建摘要：对“一带一路”沿线国家经济管理类数据库资源分类体系的构建，对中国以及沿线各国具有重要的意义，体系的构建能够为“一带一路”的沿线各国的经济发展提供服务，从而能够推动“一带一路”倡导的主题的发展。
文章经过通过网络调研法，对33个数据库进行调研，从分类对象、分类维度、类目设置、类目结构、类名组合和分类标准的角度进行分析，找出不足并从不同维度提出数据库资源分类体系建设策略。
关键词：经济管理；数据库；资源分类1.引言自“一带一路”倡议提出以来，受到国内外多方关注，许多国家和国际组织积极响应这个倡议，一带一路的合作范围日渐扩大，信息在经济合作中起着非常重要的作用，随着一带一路的参与者越来越多，参与国对于“一带一路”信息的需要有着迫切的需要，所以数据库的建设就成为了重点。
然而，已创建的专题数据库资源各有侧重，如中国一带一路网侧重于收集“一带一路”相关的政策、报告和资讯等类型的信息资源;北京大学“一带一路”数据分析平台主要收集政治、经济、文化、科技、外交等方面的信息资源；“一带一路”统计数据库和新华丝路着重收集经济统计与经济管理数据1。
根据以往的调研可知，当前是还没有专门的有关“一带一路”经济的数据库的，除了有“一带一路”统计数据库和新华丝路等少量的是经济类数据库外，其他数据库多为综合性数据库。
而已经建成的经济数据库也是弊端重重，收集的资源也是七零八落的不成系统。
在此基础上，从资源类型、资源领域、语种、资源来源、参与国家等方面对当前“一带一路”的经济数据库进行分析，从而进一步探讨“一带一路”沿线国家经济管理数据库的资源建设策略。
1.概述一带一路资源数据库建设的最重要的一个方面就是信息资源的整合，信息资源整合来源于广泛，但也受到很大的挑战。
面向科研人员进行“一带一路”沿线国别或区域研究所产生的文献需求，关志英提出我国高校图书馆要系统化、规模化收藏中国周边国家文献资源2。
数据库简介
数据库简介中文数据库:1、中国知网（包库+镜像方式，含期刊全文数据库、博硕论文库、重要会议全文、报纸、年鉴等）：期刊全文数据库是目前世界上最大的连续动态更新的中国期刊全文数据库，收录国内 8200 多种重要期刊，以学术、技术、政策指导、高等科普及教育类为主，同时收录部分基础教育、大众科普、大众文化和文艺作品类刊物，内容覆盖自然科学、工程技术、农业、哲学、医学、人文社会科学等各个领域，全文文献总量 2200 多万篇；博硕论文库是目前国内相关资源最完备、高质量、连续动态更新的中国博士学位论文全文数据库，收录全国420家博士培养单位的博士学位论文；重要会议全文数据库收录我国2000年以来中国科协及国家二级以上学会、协会、研究会、科研院所、政府举办的重要学术会议、高校重要学术会议、在国内召开的国际会议上发表的文献，年更新约10万篇论文；重要报纸全文库收录2000年以来国内公开发行的700多种重要报纸刊载的学术性、资料性文献；中国年鉴全文数据库是目前国内最大的连续更新的动态年鉴资源全文数据库，收录中国国内的中央、地方、行业和企业等各类年鉴的全文文献。
2、大复印报刊资料全文数据库：该数据库是人大书报资料中心编选的百余种《复印报刊资料》系列刊物的电子版，收录1995年以来《复印报刊资料》系列刊物的全部全文，人大《复印报刊资料》全文数据库内容源于中国人民大学书报资料中心《复印报刊资料》，汇集了1995年以来国内报刊公开发表的人文社科学术研究成果的精粹，论文选自人文科学和社会科学领域国内公开出版的4000多种核心期刊和报刊，含盖政治，哲学，经济，文化教育，文学史地学科范围。
由专业编辑和业界专家进行精选，分类编辑，汇编成库，形成“精中选精”的最终成果，并不断更新。
它记录了中国学术发展的轨迹，汇聚学术精品，展现了中国人文社会科学领域最新研究成果。
为广大研究机构和学者提供最新，最好的文献，意义尤为显著。
3、中国资讯行数据库：中国资讯行(China InfoBank)是香港专门收集、处理及传播中国商业信息的高科技企业，其数据库（中文）建于1995年，内容包括实时财经新闻、权威机构经贸报告、法律法规、商业数据及证券消息等。
中国劳动经济学研究的微观数据库
版上经常有人讨论这个问题，也经常有人感叹研究中国劳动经济学数据难寻，或者根本不知道都有些什么数据。
我起个头，大家说一下自己所了解的中国微观数据库，以方便大家。
A。
免费的大型数据库两个比较著名的免费的大型数据库是：1.中国营养和健康调查（CHNS）：/projects/china调查由美国北卡罗来纳大学教堂山校区的卡罗莱纳人口中心（the Carolina Population Center at the University of North Carolina at Chapel Hill ）和中国疾病预防和控制中心的营养和食品安全局联合主持展开。
调查涉及9个有代表性的省份，涉及了4400个家庭和20000个左右的个人。
从1989年开始，现在完成了七轮调查，分别是1989年、1991年、1995年、1997年、2000年、2004年和2006年。
根据其主页信息，2009年的调查将在近期启动。
这个数据库是完全免费的，只要注册提供自己的一些信息就可以下载相关数据了。
调查问卷提供中英文两种版本。
2.中国综合社会调查（CGSS）/index.php这个是由中国人民大学社会学系和香港科技大学社会学系联合主持完成的。
使用者需要申请提供自己的详细信息并签订一份使用协议。
目前进行了三轮，分别是2003年、2005年和2006年。
B.有偿使用的数据库1.中国家庭收入调查（CHIP）这个应该是目前最有影响中国微观数据库吧。
调查覆盖面很广调查涉及了中国22个省、122个县和960多个行政村，缺省数据极少。
这个数据目前进行了3论，分别是1988年、1995年和2002年。
最新一轮的调查应该会在今年展开吧（7年一轮）。
在此对李实老师等人的辛劳表示衷心的感谢，他们对中国应用微观经济研究的贡献无疑是相当巨大的。
2.中国国家统计局的1%调查样本在读文献中看到不少论文使用国家统计局的城市调查和农村调查。
C。
CHARLS——China Health and Retirement Longitudinal Study这是CCER对中国经济学研究的有一个贡献。
如何更好地利用经济信息和数据
如何更好地利用经济信息和数据随着经济的不断发展和全球化的深入，经济信息和数据已经成为企业、政府和个人决策的重要参考和依据。
如何更好地利用经济信息和数据，优化经济发展和提高综合效益，成为当下亟待解决的问题。
一、经济信息和数据的分类和来源经济信息和数据包括宏观经济数据和微观经济数据。
宏观经济数据包括国内生产总值、物价指数、企业利润、金融市场等，是对整体经济情况的总体分析；微观经济数据则是对特定产业、企业或个人的数据，如销售额、利润率、资产负债表、人力资源等。
经济信息和数据的来源包括各级政府统计机构、上市公司、研究机构和媒体等，并且随着信息技术的发展，越来越多的数据也可以通过互联网抓取获取。
二、经济信息和数据的价值经济信息和数据的价值体现在多个方面：1.投资决策：通过对企业或行业的微观经济数据进行分析，可以更好地判断投资机会，避免风险。
2.政府决策：宏观经济数据可以为政府制定宏观经济政策提供参考，促进国家经济发展。
3.企业经营：企业可以通过各种经济数据分析，了解市场变化、竞争情况、利润水平等，为企业发展提供决策支撑。
4.学术研究：研究机构可以通过数据库挖掘分析，发现新的规律和趋势。
5.应急响应：在突发事件发生时，使用大数据分析，可以迅速有效地分析问题和制定应对措施。
三、经济信息和数据的处理和分析处理和分析经济数据主要有以下几个环节：1.数据收集和清洗：从各种来源收集数据，并对数据进行去重和清洗，确保数据质量。
2.数据处理和建模：通过建立模型，对数据进行分析预测，以及对数据进行汇总和计算。
3.数据呈现和可视化：将处理后的数据呈现出来，以图表等形式展示，让人直观了解数据变化。
4.数据分析和优化：对数据进行分析，找出问题，进行优化和提升。
4.数据安全：保护数据的安全，避免信息泄漏和误用。
四、经济信息和数据的利用途径要更好地利用经济信息和数据，需要有一些途径和手段。
1.大数据分析和处理软件：比如Tableau、Python、R等，可以对数据进行分析处理。
微观数据开发应用数据说明
微观数据开发应用数据说明开发应用的微观数据范围为：（一）规模以上工业企业财务状况年度调查微观数据；（二）住户收支调查微观数据；（三）2010年第六次全国人口普查微观数据；（四）2015年1%人口抽样调查微观数据；（五）第三次全国经济普查微观数据；（六）第三次全国农业普查微观数据；（七）2014-2016年企业跟踪调查微观调查数据；（八）2000年第五次全国人口普查微观调查数据；（九）2013年住户收支与生活状况调查微观调查数据。
（一）规模以上工业企业财务状况年度调查微观数据规模以上工业企业财务状况调查数据包括2012-2016年北京、上海、浙江三个省区的年度数据。
在三个省区的规模以上工业企业中，按10%的比例随机抽取样本企业，并对企业数据进行了脱敏处理。
数据包括资产负债类、损益分配类和其他三大类，主要有流动资产合计、固定资产原价、资产总计、流动负债合计、负债合计、实收资本、主营业务收入、主营业务成本、营业利润、利润总额和平均用工人数等32个指标。
（二）住户收支调查微观数据住户收支调查微观数据包括2005年、2008年和2010年城乡住户收支调查微观数据各1万户，共6万户。
微观数据均已进行匿名化处理，仅保留省份信息。
指标涵盖家庭基本情况、户人均收入情况、户人均消费情况、家庭基本设施等方面，城镇为40个指标，农村为32个指标。
其中，农村住户调查为自加权，无权数信息。
（三）2010年第六次全国人口普查微观数据2010年第六次人口普查微观数据库为中国2010年人口普查个体样本数据。
2010年人口普查采用了长、短两种普查表，短表包括反映人口基本状况的项目，长表包括所有短表项目和人口的经济活动、婚姻家庭、生育和住房等情况的项目。
长表抽取了10%的户填报，短表由其余的户填报。
本数据库是对普查表长表数据进行系统抽样获得，抽样比为0.995%，占总人口（不包含现役军人和难以确定常住地的人口）的比重为0.95‰。
数据库包括户记录405660条，人记录条。
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1. UHS(Urban Household Survey)（此数据使用需要得到国家统计局授权）简介：中国城镇住户调查数据。
它是国家统计局城调总队负责调查的。
现在可以拿到1986年至2006年的数据。
如果可能的话，我们可以拿到全部省份的数据，但现在大家使用的是六个省份的数据（北京、广东、浙江、辽宁、陕西、四川）。
每年大约有3500-4000户的数据。
包含变量：（1）个人层次上的变量。
与户主关系，性别、年龄、文化程度、行业、职业、就业状况、工资、总收入、工作小时数、参加工作年份、退休金、财产性收入。
（2）家庭层次上的变量。
家庭总收入、家庭人口数、居住面积、房间个数、家庭财产、现金支出、现金流入、储蓄、借款、家庭消费。
可做的研究：（1）教育回报率问题。
（2）收入不平等问题。
（3）劳动力供给问题。
家庭财产、孩子（老人）、退休金。
（4）行业的分布及变化。
（5）职业的分布及变化。
人力资源管理。
（6）就业问题。
失业率和劳动参与率。
（7）教育决定因素及教育不平等问题。
（8）社会保障方面的研究（退休金）。
（9）财产性收入研究。
（10）房地产需求问题。
它与人口结构的关系。
（11）非正规金融问题（借款）。
（12）家庭消费的决定因素及模式变化。
2.CHIP（Chinese Household Income Project Survey）链接：Chinese Household Income Project, 1988; Chinese Household Income Project, 1995; Chinese Household Income Project, 2002简介：中国家庭收入项目调查。
它是由国家统计局农调总队和中国社会科学院经济研究所共同开展此项专门调查。
调查内容主要包括：收入、消费、就业、生产等有关方面的情况。
现在做了三轮，分别是1988,1995,2002，可能2006的也正在进行中。
这个数据是全部省份。
这个数据的好处是，农村及城镇的数据都有。
城镇每年家庭的数据大约有6800户，人数大约为20000人。
农村每年家庭的数据大约有9200户，人数大约有38000人。
包含变量：（1）个人层次上的变量。
与户主关系，性别、年龄、受教育年限、行业、所有制、职业、就业状况、工资、总收入、工作小时数、参加工作年份、是否中共党员、是否当过兵、是否当过干部、吸烟花多少钱、喝酒花多少钱、是否残疾、医药支出额多少、生病的时间、从事家务劳动的时间、照顾家里其它病人的时间、工资收入总额、退休金、股票红利、工作天数、工作小时数、找工作的渠道、居住条件、开始非农就业的年份。
（2）家庭层次上的变量。
家庭总收入、家庭人口数、居住面积、房屋所有权、贷款的数量、借钱的途径、自己及配偶父母的家庭成分、家庭收入、老人补助金、现金支出、家庭消费、家庭财产。
可做的研究：（1）教育回报率问题；（2）收入不平等问题。
（3）劳动力供给问题。
家庭财产、孩子（老人）、退休金、家务劳动时间。
（4）找工作的方式问题。
（5）行业的分布及变化。
（6）职业的分布及变化。
人力资源管理。
（7）就业问题。
失业率和劳动参与率。
（8）教育决定因素及教育不平等问题。
（9）社会保障方面的研究（退休金）。
（10）财产性收入研究（股票）。
（11）房地产需求问题。
它与人口结构的关系。
（12）住房解决方式问题。
（13）农村非正规金融问题（借款）。
（14）家庭消费的决定因素及模式变化。
（15）党员、当兵、当干部、父母家庭成分对收入和就业的影响（16）吸烟、喝酒等支出的决定因素及变化趋势（17）农村老人补助金问题。
（18）老人养老安排问题。
（19）老年人劳动供给问题（退休年龄的提高）。
3.CHNS （China Health and Nutrition Survey）链接：China Health and Nutrition Survey简介：中国健康与营养调查。
由美国北卡罗莱纳大学教堂山校区的罗莱纳州人口中心和中国疾病控制和预防中心的国家营养和食品安全所合作建立的一个数据。
这个数据最大的好处是，它是一个面板数据。
而且，农村和城镇的数据都有。
现有的数据有：1989, 1991, 1993, 1997, 2000, 2004，2006等年份。
包括的省份：辽宁、黑龙江、江苏、山东、河南、湖北、湖北、湖南、广西、贵州。
这些数据可以在网上下载。
现在，国际一些好的刊物很多文章也是用这个数据做的。
这个数据库涉及的变量较多，处理起来比较困难。
以后年份的数据缺失可能比较严重。
包含变量：（1）个人层次上的变量。
与户主关系，性别、年龄、出生日期、民族、身高、体重、血压、病史、吸烟史、受教育年限（水平）、户口、是否干部、行业、职业、第二职业、工作单位的性质及人数、就业状况、工作时间（非常细致）工资、总收入、参加农业生产的情况。
（2）家庭层次上的变量。
农业生产、农作物价值、家庭总收入、家庭人口数、家庭支出（较详细）、家庭收入（较详细）、居住情况（详细）、交通工具、家庭消费、家庭财产、医疗费用（详细）、家庭成员生病（较详细）、食物消费（详细）。
（3）社区层次变量。
村人数、村户数、是否实行医疗保险、医院情况、消费结构、学校情况、计划生育情况、食品价格。
可做的研究：（1）身高体重与食物结构的关系。
（2）劳动力市场上是否在身高等存在歧视。
（3）吸烟对健康的影响。
（4）健康对劳动力供给的影响。
（5）就业问题。
（6）劳动力供给时间问题。
（7）医疗保险对健康的影响。
（8）社区医疗结构（医院的多少）对健康的影响（9）某些疾病的发病趋势。
（10）收入不平等问题。
（11）社会保障方面的研究。
（12）家庭消费的决定因素及模式变。
4.CHARLS（China Health and Retirement Longitudinal Study）（使用该数据要求填写保密协议，获得北京大学相关授权）链接：/char简介：中国健康退休跟踪调查。
这个数据库是由北京大学中国经济研究中心赵耀辉教授负责的一个项目。
这个项目实际是跟美国的HRS数据库并行的，主要是为了研究健康和退休行为。
这个数据选取的样本是，年龄大于等于45岁。
这个数据库的质量非常好，为了得到血样的数据，专门对相关的数据采集员做了培训。
这个数据库最快明年春天就能用，并且它是对所有的研究者公开的。
这个数据另外的一个好处是，它是一个面板数据。
包含的变量：包含的变量非常丰富。
基本在劳动经济学研究中，能用到的变量都考虑到了。
举几个例子。
教育水平，细分到了硕士和博士；英语水平细分到了过了国家几级；大学是同等学历还是正规毕业；村干部细分到了村书记还是村会计。
可做的研究：（1）社会保障方面的研究；（2）老龄化问题方面的研究；（3）其它劳动经济学方面的研究；（4）人口经济学方面的研究；（5）卫生经济学方面的研究。
5. RHS（Rural Household Survey）链接：中国农村住户调查年鉴2010年PDF版简介：中国农村住户调查数据。
它是国家统计局农调总队负责调查的。
它是与城镇调查相对应的一个数据，也是每年做一次，但因为涉及到的问题比较敏感，这一套数据比较难拿。
我这里给出的链接是人大论坛上挂出的10年的年鉴，有点小贵，要20的论坛刀。
包含变量：（1）个人层次上的变量。
与户主关系，性别、年龄、文化程度、当年在家居住的时间、是否在校学生、是否接受过技能培训、是否丧失劳动能力、从事、行业、从事农业生产的时间、从事非农行业的时间、是否乡镇企业职工、在乡镇企业工作的时间、外出方式、外出地区、在外务工时间、在外务工总收入生活消费总支出。
（2）家庭层次上的变量。
家庭总收入、家庭人口数、家庭财产、现金支出、现金流入、家庭消费、缴纳的税费。
可做的研究：（1）农村税费问题。
（2）农民工迁移问题，包括地区、迁移方式。
（3）农民工收入对家庭总收入的影响。
（4）研究乡镇企业问题。
（5）农村基础设施问题，电话、公路等等。
（6）农村地区财产性收入问题。
（7）农产品价格及农民收入问题。
（8）农业机械与农业产量。
（9）各种农作物种植面积的变化趋势。
（10）农村家庭消费的决定因素及模式变化。
6.Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey (CLHLS)链接：Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey (CLHLS), 1998-2005简介：全国老年人口健康状况调查项目（又名中国老人健康长寿影响因素研究）的项目主持人为北京大学中国经济研究中心教授与杜克大学教授及北大老龄健康与家庭研究中心主任曾毅。
这一数据库主要是为有关老年人的研究服务。
现有的数据包括：1998 2000 2002 2005年。
包含变量：性别、年龄、属相、出生日期、出生地、婚姻、受教育程度、以前所从事行业、生活能力、疾病、看病花费等信息。
可做的研究：（1）老年人的居住安排（跟儿子住，还是跟女儿住）；（2）老年人的疾病状况。
（3）老年人医疗支出结构分析。
（4）所从事行业对以后健康的影响。
7.CFPS(Chinese Family Panel Studies)（使用数据需签署保密协议，获得北京大学授权）链接：北京大学中国社会科学调查中心简介：“中国家庭动态跟踪调查“（CFPS）是北京大学中国社会科学调查中心整合北京大学社会科学各院系的学术力量设计并组织实施的一项重大社会科学实证研究项目。
旨在通过跟踪搜集个体、家庭、社区三个层次的历时数据，反映中国社会、经济、人口、教育和居民生活质量的变迁，为学术研究和政府决策提供第一手的实证数据。
包含变量： CFPS2008年测试调查的问卷分为村/居问卷、家庭问卷、成人问卷和少儿问卷四种。
其中，村/居问卷的调查内容包括：村/居基础设施概况、人口和劳动力资源概况、自身及周边环境、基层选举、财政收入与支出，以及日常消费品价格等。
家庭问卷的调查内容包括：家庭成员结构、日常生活基本设施、社会交往、住房、家庭经济、农业生产与销售等。
成人问卷的调查内容包括：教育、婚姻、职业、日常生活、健康、养老、社会保障、社会交往、价值观、以及基准测试等。
少儿问卷的调查内容包括：学业情况、日常生活、健康、职业期望、与父母关系、成长环境、社会交往、价值观、以及基准测试等。
可做的研究：（1）教育回报率问题。
（2）收入不平等问题。
（3）劳动力供给问题。
家庭财产、孩子（老人）、退休金、家务劳动时间。
（4）找工作的方式问题。
（5）行业的分布及变化。
（6）职业的分布及变化。
人力资源管理。
（7）就业问题。
失业率和劳动参与率。
（8）教育决定因素及教育不平等问题。
（9）社会保障方面的研究（退休金）。
（10）财产性收入研究（股票）。