审核辛苦！
    本人普通双非院校硕士在读，上半年因科研内容需要，整理了高铁相关的城市级数据。（说明：由于数据均为本人手动整理，故可能存在部分错误）

数据内容如下：
（1）高铁线路开通相关数据（不同于常见的使用全国列车时刻表收集的方法）——使用爬虫软件，从中国动车组网（首页-记录动车组列车发展历程——慧伊创新科技（北京）有限公司 (china-emu.cn)）爬取我国高速客运专线线路相关信息。包括已开通线路属性信息+站点及站点开通时间（站点数据中已手动剔除未开通站点）。

（2）2003年-2016年282个城市（不含港澳台和西藏）19个经济指标平衡面板数据。具体指标如下图：



（3）从CEADs下载中国城市CO2排放数据，之后与（2）中数据进行匹配后的平衡面板数据，包含人均碳排放和单位GDP碳排放。

（4）从中经网下载中国城市PM2.5排放数据，之后与（2）中数据进行匹配后的平衡面板数据。

（5）在高铁研究中常用作工具变量——地形起伏度。包括①省②城市③县。



（6）一周成稿***将（1）中高铁线路信息整理为①表示高铁开通的虚拟变量②表示高铁开通强度的连续变量后，与（5）中的地形起伏度和（3）中数据进行匹配后的平衡面板数据。可直接用于研究高铁开通对城市CO2排放的影响（直接导入Stata即可跑模型，然后导出回归结果，一周内成稿没问题）。

       注：关于高铁线路开通代理变量的赋值——首先按照国家铁路局定义对高铁线路数据进行筛选。本数据以2008年京津城际高速客运专线为始。

①表示高铁开通的虚拟变量分为两类。第一类，若城市在当年6月30日及之前开通高铁则赋值为1，在当年7月1日及之后开通高铁则赋值为0；第二类，若城市当年（无论什么月份）开通高铁，则赋值为1，否则为0。    ②表示高铁开通强度的连续变量分为两类。第一类，若城市在当年6月30日及之前开通高铁则赋值为1，在当年7月1日及之后开通高铁则赋值为0，并累加开通数量；第二类，若城市当年（无论什么月份）开通高铁，则赋值为1，否则为0，并累加开通数量。（下同）

（7）一周成稿***将（1）中高铁线路信息整理为①表示高铁开通的虚拟变量②表示高铁开通强度的连续变量后，与（5）中的地形起伏度和（4）中数据进行匹配后的平衡面板数据。可直接用于研究高铁开通对城市PM2.5排放的影响（直接导入Stata即可跑模型，然后导出回归结果，一周内成稿没问题）。

（8）引流数据(来源网络)：①CEADs上下载的1997-2019年290个中国城市碳排放清单  ②各地级市之间-公路交通距离数据  ③空间相邻矩阵-市（若两城市相邻则取值为1，反之为0）  ④网上售卖最多的中国高铁线路开通数据（截至2021年10月14日）  ⑤2003-2018年284个地级市面板数据（非平衡面板），包含116个指标（数据来源：中国城市统计年鉴）。  ⑥CEADs上下载的1997-2017年中国县级尺度二氧化碳排放清单  ⑦2001-2019年建设高铁时刻表
①

②

③

④

⑥

⑦


（9）①有关高铁的空间溢出研究通常使用空间计量方法，需要用到空间权重矩阵。②高铁实证研究stata全程操作（TWFE、平行趋势检验、安慰剂检验、稳健性检验、Group-time、GB分解、异质性讨论等）这部分内容有需要的请评论留言或私信。


以上（1）-（7）&（9）数据均为本人手动整理，故可能会存在部分错误，上述关于数据的说明若有表达不清的地方，请大家在评论区指出，我会尽快更正。

若购买后需要相关变量的文献支撑可以联系我；有高铁实证研究方面的问题可在评论区留言或私信，大家一起讨论。

这是本人第一次通过这种方式分享自己整理的数据，由于本人学疏才浅，在对上述数据的整理过程中可能存在一定的纰漏，希望各位能够理解。同时在整理方法上可能不够完善，希望各位不吝赐教。最后关于数据的定价问题，因为本人并不精通数据处理，因此数据整理过程自认为比较耗时耗力，因此价格可能有不合理的地方，请各位在评论区留言，帮助我对我的数据进行合理定价。