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本数据集涵盖1949年至2023年共74年的时间序列数据，完整记录了中华人民共和国成立以来新注册工商企业数量及新注册农民专业合作社数量的历史变迁。
二、数据地理覆盖范围
（一）地级市层面数据
本数据集包含全国340个地级市的相关数据，样本总量达到25000个观测值。每个观测值对应特定地级市在特定年份的企业注册情况。
（二）县域层面数据
本数据集包含全国2956个区县的详细数据，样本总量超过220000个观测值。县域数据提供了更为精细的空间粒度，便于开展微观层面的区域经济研究。
三、数据指标体系
（一）地级市数据指标
1. 省份名称
2. 城市名称
3. 年份
4. 新注册农民专业合作社数量
5. 新注册工商企业数量
（二）县域数据指标
1. 省份名称
2. 县域名称
3. 年份
4. 新注册农民专业合作社数量
5. 新注册工商企业数量
四、数据来源与采集方式
本数据集的原始数据来源于企查查（Qichacha）工商企业注册数据库。企查查作为国内主要的企业信息查询平台，其数据库收录了全国范围内工商注册企业的基本信息及变更记录，具有较高的权威性和完整性。
数据采集过程严格遵循数据质量控制标准，通过系统化的数据提取、清洗和整理流程，确保了数据的准确性和一致性。
五、数据文件构成
本数据集包含以下主要文件：
（一）原始数据文件
1. 新注册工商企业数量.xlsx：工商企业注册原始数据
2. 新注册农民合作社数据.xlsx：农民专业合作社注册原始数据
3. 县级数据.xls：县级行政区划对照表
（二）处理后数据文件
1. 工商企业注册数据_城市.csv：城市层面CSV格式数据
2. 工商企业注册数据_城市.dta：城市层面Stata格式数据
3. 工商企业注册数据_区县.csv：区县层面CSV格式数据
4. 工商企业注册数据_区县.dta：区县层面Stata格式数据
（三）辅助文件
1. 县级码.dta：县级行政区划代码对照表
2. 地级码.dta：地级行政区划代码对照表
3. 合并处理.do：Stata数据处理代码文件
六、数据处理说明
本数据集提供了完整的数据处理代码（合并处理.do），该代码实现了以下功能：
（一）行政区划代码标准化
代码文件首先从县级数据表中提取并标准化了全国县级和地级行政区划代码，建立了统一的行政区划编码体系。处理过程包括：
1. 提取县级行政区划信息，包括县级名称、县级代码、地级代码、省级代码等
2. 对行政区划名称进行标准化处理，统一简称与全称
3. 删除无效记录，确保数据质量
4. 处理直辖市等特殊行政区划单位
（二）企业注册数据与行政区划代码合并
通过省份和地区名称作为匹配键，将企业注册数据与行政区划代码进行精确匹配，为每条记录赋予标准化的行政区划代码。这一处理使得数据可以与其他使用标准行政区划代码的数据集进行无缝对接。
（三）数据格式转换
代码将原始的Excel和CSV格式数据转换为Stata格式（.dta文件），便于使用Stata软件进行计量经济学分析。同时保留CSV格式文件，以满足不同研究者的软件使用需求。
七、数据应用建议
（一）研究主题适用性
本数据集适用于以下研究领域：
1. 区域经济发展研究：分析不同地区企业注册活跃度与经济发展水平的关系
2. 创业活动时空演变：研究中国创业活动的时间趋势和空间分布特征
3. 农村经济组织发展：探讨农民专业合作社的发展规律及影响因素
4. 政策效果评估：评估各类促进企业注册和创业的政策效果
5. 营商环境研究：考察营商环境改善对企业注册数量的影响
（二）数据使用注意事项
1. 行政区划调整：由于1949年至2023年期间存在多次行政区划调整，使用数据时需注意不同时期行政区划的可比性问题，必要时应进行行政区划的统一处理。
2. 数据缺失处理：部分早期年份或特定地区可能存在数据缺失情况，研究者应根据研究需要选择合适的样本期间和地理范围
3. 指标含义理解：新注册企业数量反映的是增量概念，而非存量。在进行企业活跃度分析时，需考虑企业注销、吊销等因素对实际经营企业数量的影响。
4. 数据单位统一：在进行跨地区比较时，建议结合人口、GDP等指标，计算人均或相对比率指标，以控制地区规模差异的影响。
八、技术支持
本数据集提供的Stata处理代码（合并处理.do）已经过详细注释，研究者可以根据具体研究需要对代码进行修改和扩展。代码采用模块化设计，各部分功能独立，便于理解和调试。
使用本数据集进行研究时，建议研究者保留原始数据文件，并在处理后数据的基础上进行分析，以确保研究的可重复性。
京公网安备 11010802022788号
