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联合国《2030 年可持续发展议程》各项可持续发展目标和具体目标全球指标框架： 百度网盘下载链接，提取码: f7yr 联合国官网 可持续发展目标： No Poverty：在世界各地消除一切形式的贫困 Zero Hunger：消除饥饿，实现粮食安全、改善营养和促进可持续农业 Good Health and Wellbeing：确保各年龄段人群的健康生活方式，促进他们的福祉 Quality Education：确保包容和公平的优质教育，让全民终身享有学习机会 Gender Equality：实现性别平等，增强所有妇女和女童的权能 Clean Water and Sanitation：为所有人提供水和环境卫生并对其进行可持续管理 Affordable and Clean Energy：确保人人获得负担得起的、可靠和可持续的现代能源 Decent Work and Economic Growth：促进持久、包容和可持续经济增长，促进充分的生产性就业和人人获得体面工作 Industry, Innovation and Infrastructure：建造具备抵御灾害能力的基础设施，促进具有 ...

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实证分析的结果，是基于数据本身的分析，可以把这个过程理解成一个计算器，它本身并没有实际意义，是需要结合专业背景与现实才有意义，而很多因素都会影响到计量结果，例如样本的数量、数据的分布、变量的选择、变量的取值、变量的定义、有没有用对实证模型、实证模型用对了但设置有没有问题….. 因此，要通过一些手段，排除可能造成计算器算出的结果扭曲实际因果关系的可能性。 简而言之，稳健性检验有三种方法： 更换/调整数据： 通常通过变更样本实现，例如添加样本、删减样本、分样本回归 部分论文通过更换数据集实现 更换/调整变量： 变更核心解释变量或被解释变量的定义 调整其他解释变量：即更换、添加、删除部分控制变量实现 有的论文会通过加入和不加入其他解释变量来进行验证 更换/调整模型：对回归的方法或参数进行调整。例如，更换工具变量法估计的命令，通过不同的模型来验证结果的可靠性。在截面数据中，一些论文也会采取主回归考虑内生性、稳健性检验不考虑内生性的做法。 （原文链接：Link 1、Link 2） 相关链接：注意⚠️：本文为相关链接的收藏合集，链接内容非本人原创文章。 知乎 - 连玉君: 稳健性检验 ...

方法一：在数据清洗过程中，有时需要检查两个变量的取值是否相等。使用下述命令可以进行检验。当 a、b 两个变量完全相同时，Stata 的结果窗口将会显示红色的“OK”；当 a、b 两个变量不相同时，结果窗口则会显示蓝色的“not ok”字样。 123456if a==b {dis in red "ok"}else if a!=b {dis in blue "not ok"} 上述命令仅在满足以下条件时才会显示“OK”字样： 两个变量的所有取值完全相同 变量格式相同 方法二：对于数值型变量，也可以考虑通过减运算，来比较两个变量的取值。例如： 12gen gap = a - btab gap 只要观察 tab 的结果，即可知道有多少样本的 a、b 变量的取值不同。 更多关于两个变量的大小关系，可以查看： 1.2 Stata 的IF条件用法 - 知乎 (zhihu.com) 当然，对于数值型变量也可以使用 diff 函数来检验。 参考资料：如何判断两个变量是否相等？ - Stata专版 - 经管之家(原人大经 ...

　　中国流动人口动态监测调查数据 (CMDS) 是社会科学领域被广泛使用的公开数据之一，目前公开的数据到2018年。 　　点击这个链接，可以申请CMDS数据：数据申请 (chinaldrk.org.cn) 　　然而，一些朋友使用的 CMDS 数据，是从公众号获取、闲鱼等平台购买或者经管之家购买的，使用 CMDS 数据时需要注意以下几点： CMDS 不是追踪调查数据，每年的调查数据都是重新抽样的； 使用非官方获取的 2018 年数据，可能存在问题 　　这里重点说第二点问题，即非官方获取的 2018 年数据存在的问题。 1. 数据年份错误　　一些非官方获取的 2018 年数据，数据其实是2017年的数据。典型问题是样本总量，2017 年的样本总量是169,899个样本，一些公众号/卖家将2017年数据修改文件名、删除部分变量后，以 2018 年数据的名义售卖。 　　因此，在使用非官方数据 (特别是2018年) 时，需要特别注意样本量问题。如下图，某公众号宣称的2018年CMDS数据，实际是169899样本的2017年数据（CSV格式的表格，第一行为表头，即变量名）。 　　 　　乱码 ...

　　现在社会科学研究中，常用的数据库包括了CFPS、CLDS、CHFS、CMDS、CGSS、CSS、CHNS、CHARLS等，一些研究中需要一些区县或地级市的数据与微观数据进行匹配，但多数调查因保护受访者隐私的需要，没有公布地理位置信息。 　　下面是一些关于公开数据中城市、区县地理信息公开情况的讨论。 　　 　　 　　 　　 　　

原文链接 各级行政区的数据： 全国和省级行政区的宏观数据：①国家统计局；②全国各种统计年鉴；③各省的统计年鉴 地级市的宏观数据：①国家统计局官网会统计部分重点城市的月度、季度、年度检测数据与统计数据；②《城市统计年鉴》，③各省统计年鉴，④各地级市统计年鉴 县级市：①《城市统计年鉴》，②各省统计年鉴，③各地级市统计年鉴 区、县宏观数据：①各省统计年鉴，②各地级市统计年鉴 乡镇级数据可用度不高（指标很少），不建议找，行政村级的统计数据基本上没有，如果有需要可以考虑去乡镇、村所在的区/县的统计部门申请（有的可以通过依申请公开流程申请，详见所在县人民政府网站）。 先找统计局的数据，再来找统计年鉴的数据，最后考虑第三方数据网站、数据平台的数据。 统计局会权威、官方，更重要的是会根据抽样调查和各种普查数据对已发布的数据进行修正、更新。 统计年鉴的数据权威且来自官方，但不会定期修正已发布数据。 第三方数据往往收费，且许多数据来源不唯一、不够可靠，多数第三方数据库的数据虽然全，但数据来源标注不够清晰，很多数据甚至没有明确来源，部分数据与官方发布的数据可能有较大出入，慎用。 注意： 所有国家统计局统计 ...

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　　使用 Zotero Connector 插件保存知网论文时，作者的姓氏和名字会被分开，在引用时会出现只有姓氏的情况。 　　修改【CNKI.js】文件或者选择合适的 CSL 引用格式，可以解决此问题。 修改【CNKI.js】文件，新加入的中文文献，作者的姓氏和名字会被合并，显示在作者的姓氏中，已有的文献不会做修改。 优点：简单 缺点：zotero重装、多端同步后可能出错，使得新加入的文献再次出现只有姓氏的问题。 使用合适的 CSL 引用格式，不论新加入的还是已有的文献，都不会有问题 优点：以前的文献不用重新导入 缺点：CSL 的格式如果不符合自己投稿期刊的需求，修改比较麻烦。 方法一：修改【CNKI.js】文件　　 　　具体操作如下： 　　1. 找到文件存放位置：打开【首选项—高级—文件和文件夹】，点击【打开数据文件夹】 　　 　　2. 打开文件夹后，在【zotero—translators】文件夹中，找到【CNKI.js】文件，使用文本编辑器或者其他可以打开 js 文件的编辑器打开。(我使用的是VS code，需要输入字母【i】后才可以编辑。) 　　3. 搜索【Chinese ...

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下载链接链接: 百度网盘下载链接 提取码: sc8a 书籍清单 T. W. Schultz (西奥多 W. 舒尔茨)， 《 Transforming Traditional Agriculture (改造传统农业)》，中文版与英文版 黄宗智，《明清以来的乡村社会经济变迁》，含《华北的小农经济与社会变迁》与《长江三角洲小农家庭与乡村发展》分卷 费孝通，《江村经济》 & 《 Peasant Life in China ：A Field Study of Country Life in the Yangtze Valley 》，中文版与英文版 Frank Ellis (弗克兰 · 艾利思)，《 Peasant Economics：Farm Households in Agrarian Development (农民经济学：农民家庭农业和农业发展) 》, 英文版 A. V. Chayanov (恰亚诺夫)，《 The Theory of the Peasant Economy (农民经济组织) 》, 中文版与英文版 速水佑次郎，弗农·拉坦，《农业发展：国际前景》，中文版 《农业发展 ...