将宏观数据匹配至微观数据库

问题：如何将宏观数据库数据中的gf 匹配至企业微观数据库中？感谢，祝好！

宏观数据

其中 PROVINCE为省份变量、gf为分省份分年度数据

1. ----------------------- copy starting from the next line -----------------------
   
2. [CODE]
   
3. * Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
   
4. clear
   
5. input str24 PROVINCE int Year double gf
   
6. "上海市" 2007  .1815
   
7. "上海市" 2008  .1936
   
8. "上海市" 2009  .2057
   
9. "上海市" 2010  .2144
   
10. "上海市" 2011  .2231
    
11. "上海市" 2012 .23435
    
12. "上海市" 2013  .2456
    
13. "上海市" 2014  .2673
    
14. "上海市" 2015   .285
    
15. "上海市" 2016  .3143
    
16. "上海市" 2017   .334
    
17. "上海市" 2018   .354
    
18. "上海市" 2019   .377
    
19. "上海市" 2020   .403
    
20. "云南省" 2007  .0706
    
21. "云南省" 2008 .07465
    
22. "云南省" 2009  .0787
    
23. "云南省" 2010  .0846
    
24. "云南省" 2011  .0905
    
25. "云南省" 2012 .09975
    
26. end

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[/code]

微观数据库

其中Stkcd为上市公司证券代码， Year为年份，PROVINCE为省份

1. ----------------------- copy starting from the next line -----------------------
   
2. [CODE]
   
3. * Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
   
4. clear
   
5. input long Stkcd int Year str24 PROVINCE
   
6. 2 2007 "广东省"
   
7. 2 2008 "广东省"
   
8. 2 2009 "广东省"
   
9. 2 2010 "广东省"
   
10. 2 2011 "广东省"
    
11. 2 2012 "广东省"
    
12. 2 2013 "广东省"
    
13. 2 2014 "广东省"
    
14. 2 2015 "广东省"
    
15. 2 2016 "广东省"
    
16. 2 2017 "广东省"
    
17. 2 2018 "广东省"
    
18. 2 2019 "广东省"
    
19. 2 2020 "广东省"
    
20. 4 2010 "广东省"
    
21. 4 2011 "广东省"
    
22. 4 2012 "广东省"
    
23. 4 2013 "广东省"
    
24. 4 2014 "广东省"
    
25. 4 2015 "广东省"
    
26. 4 2016 "广东省"
    
27. 4 2017 "广东省"
    
28. 4 2019 "广东省"
    
29. 4 2020 "广东省"
    
30. 6 2007 "广东省"
    
31. 6 2008 "广东省"
    
32. 6 2009 "广东省"
    
33. 6 2010 "广东省"
    
34. 6 2011 "广东省"
    
35. 6 2012 "广东省"
    
36. 6 2013 "广东省"
    
37. 6 2014 "广东省"
    
38. 6 2015 "广东省"
    
39. 6 2016 "广东省"
    
40. 6 2018 "广东省"
    
41. 6 2019 "广东省"
    
42. 6 2020 "广东省"
    
43. 8 2007 "广东省"
    
44. 8 2008 "广东省"
    
45. 8 2009 "广东省"
    
46. 8 2010 "广东省"
    
47. 8 2012 "广东省"
    
48. 8 2013 "广东省"
    
49. 8 2014 "广东省"
    
50. 8 2015 "北京市"
    
51. 8 2016 "北京市"
    
52. 8 2017 "北京市"
    
53. 8 2018 "北京市"
    
54. 8 2019 "北京市"
    
55. 9 2007 "广东省"
    
56. 9 2008 "广东省"
    
57. 9 2009 "广东省"
    
58. 9 2010 "广东省"
    
59. 9 2011 "广东省"
    
60. 9 2012 "广东省"
    
61. 9 2013 "广东省"
    
62. 9 2014 "广东省"
    
63. 9 2015 "广东省"
    
64. 9 2016 "广东省"
    
65. 9 2017 "广东省"
    
66. 9 2018 "广东省"
    
67. 9 2019 "广东省"
    
68. 9 2020 "广东省"
    
69. 10 2008 "广东省"
    
70. 10 2009 "广东省"
    
71. 10 2012 "北京市"
    
72. 10 2013 "北京市"
    
73. 10 2015 "北京市"
    
74. 10 2016 "广东省"
    
75. 10 2019 "广东省"
    
76. 10 2020 "广东省"
    
77. 11 2008 "广东省"
    
78. 11 2009 "广东省"
    
79. 11 2010 "广东省"
    
80. 11 2011 "广东省"
    
81. 11 2012 "广东省"
    
82. 11 2013 "广东省"
    
83. 11 2014 "广东省"
    
84. 11 2015 "广东省"
    
85. 11 2016 "广东省"
    
86. 11 2017 "广东省"
    
87. 11 2018 "广东省"
    
88. 11 2019 "广东省"
    
89. 11 2020 "广东省"
    
90. 12 2007 "广东省"
    
91. 12 2008 "广东省"
    
92. 12 2009 "广东省"
    
93. 12 2010 "广东省"
    
94. 12 2011 "广东省"
    
95. 12 2012 "广东省"
    
96. 12 2013 "广东省"
    
97. 12 2014 "广东省"
    
98. 12 2015 "广东省"
    
99. 12 2016 "广东省"
    
100. 12 2017 "广东省"
     
101. 12 2018 "广东省"
     
102. 12 2019 "广东省"
     
103. 12 2020 "广东省"
     
104. 14 2008 "广东省"
     
105. 14 2009 "广东省"
     
106. end

复制代码

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[/code]

lar066 发表于 2022-4-10 20:59
请问，还有别的命令没有？仔细检查省份名称，并无不一致之处

我的猜测跟上面一样，指令应该没错，有时候可能是因为"空格" (你看不出来的) 原因所造成无法 merge。

1. use  微观数据库,clear
   
2. merge  1:1 PROVINCE Year using 宏观数据

复制代码

试试这个

梧桐煜 发表于 2022-4-10 11:22
试试这个

. merge  1:1 PROVINCE Year using 宏观数据
variables PROVINCE Year do not uniquely identify observations in the
    master data

我用的joinby命令，匹配混乱，部分企业的数据莫名其妙的消失。依旧不成功

1. . joinby PROVINCE Year using 宏观数据

复制代码

1. merge m:1 PROVINCE Year using 宏观数据

复制代码

zdlspace 发表于 2022-4-10 15:34

谢谢！这个方法也试过了，匹配不上。merge多对多和多对一匹配结果一样

1. merge m:m PROVINCE Year using  宏观数据
   
2. 
   
3. Result                           # of obs.
   
4.     -----------------------------------------
   
5.     not matched                         7,455
   
6.         from master                     7,385  (_merge==1)
   
7.         from using                         70  (_merge==2)
   
8. 
   
9.     matched                            20,739  (_merge==3)
   
10.     -----------------------------------------

复制代码

1. . merge m:1 PROVINCE Year using  宏观数据
   
2.     Result                           # of obs.
   
3.     -----------------------------------------
   
4.     not matched                         7,455
   
5.         from master                     7,385  (_merge==1)
   
6.         from using                         70  (_merge==2)
   
7. 
   
8.     matched                            20,739  (_merge==3)
   
9.     -----------------------------------------

复制代码

lar066 发表于 2022-4-10 17:14
谢谢！这个方法也试过了，匹配不上。merge多对多和多对一匹配结果一样

代码是没错的，问题在于两个数据库省市名称有些是不一样的，你要检查一下了，比如新疆自治区是否不一致，可能一个是简写为新疆，一个全称

zdlspace 发表于 2022-4-10 19:07
代码是没错的，问题在于两个数据库省市名称有些是不一样的，你要检查一下了，比如新疆自治区是否不一致， ...

请问，还有别的命令没有？仔细检查省份名称，并无不一致之处

lar066 发表于 2022-4-10 17:14
谢谢！这个方法也试过了，匹配不上。merge多对多和多对一匹配结果一样

建议不要用 merge m:m ...

lar066 发表于 2022-4-10 20:59
请问，还有别的命令没有？仔细检查省份名称，并无不一致之处

可以肯定的是，这个代码是没错的，因为已经匹配成功20739个观测值了。跑一下下面的代码，并把结果贴上来看看。

1. use 微观数据,clear
   
2. levelsof PROVINCE
   
3. 
   
4. use 宏观数据,clear
   
5. levelsof PROVINCE

复制代码