您是否猜测在企业层面，污染问题和创新水平具有一丝丝奇妙的联系？您是否也认为创新、污染、绿色发展的问题是今天学界的研究热点之一？为此，我参考权威做法，多次校对，不断学习，最终匹配完成了这份数据量巨大的2000-2014工企-污染-专利三库联合数据库，包括工业企业数据库、企业专利数据库、污染数据库全部变量，附赠我认真总结、撰写注释的详细代码do文档！参考一些稳健的操作技术和权威文献，此数据集包含两种，一个是将工企、污染、专利数据原封不动全部匹配起来的全变量版本（专利数据库变量是全的），另一种是将不同个体（企业）的不同类型专利数量加以整理，然后将整理后专利数据与工企、污染数据库进行准确匹配；无论是哪个版本的三库匹配数据，都已经被我运用科学方法纵向合并成为一整个dta文件，不同于琐碎凌乱的分年版本，合并后的dta可以直接通过STATA运行，提高您的效率！
合并数据库是一门学问，将三个企业层面、数以万计的微观数据库加以合并更是难上加难！为此，我和同门师兄闭关数日，多次核实、检查这份数据集的匹配无误，确保其收集、整理和merge的任何一个环节都不出错，观测值的对应关系更是一一对应，准确无误！
数据集解压后近6个G，数据量庞大，适合任何方向的实证研究，代码也经过多次核实校对，除因设备不同而产生的文件路径（文件名）不同外，本人承诺：数据和代码100%好用真实！
有些语言看似激动，但我做了很多年的实证分析，踩了很多坑、遇到很多雷，知道将一份数据整理成完好的面板需要注意哪些细节，正所谓内行的事情还是要让专业的人完成，如今我应用经济学（计量与世界经济方向）博士在读，不谦虚的说，自己也无愧于"专业人士"二字吧......
数据好不好，让大家来评价；我靠谱，我的数据靠谱，我的操作科学，是我对大家唯一且真挚的承诺（手动笔芯）。我承诺：我所有的数据集都坚决不和连匹配都无法对齐的三流数据同流合污，也不愿意把每年的数据分成一个文件零零散散；极端值、错误值悉数手动筛选和删改，部分规律性的登记错误也由Python编程进行多次整理，最后由人工反复测试而成，确保数据的科学和准确。


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本人国际贸易与应用计量方向硕士在读，深知学术不易，绝不是东拼西凑或者转售别人数据的贩子，分享给大家的数据集质量有目共睹，好评如潮，包售后，有问题随时交流！
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