只能先从源头入手，想办法把企业的名称规整一下，然后再进行后续的合并了。

谢谢。

聂等（2012）等指出，在匹配企业时，可以采用如下方法：

如何实现？


我们建议的做法是: 将企业按企业代码和企业名称分别进行两次分组，然后考察
同一名称组下的企业是否分属不同的代码组。若是，则将这些不同代码组内的所有企
业都归为一组( 对每一名称组都依此进行操作，不断重新归组，可以称之为“交叉匹
配”) ; 若新组内没有年份重复的观测值，则将这一组样本点识别为同一家企业; 若新
组内存在年份重复的观测值，则进入下一步人工识别。在人工识别阶段可能存在多种
情况，需要根据数据特征和基本信息进行综合判断。例如，同一组内的样本点可能属
于同一家企业，只是其中某些年份有两个观测值，这两个观测值只需要保留一个，另一
个完全重复或关键变量均缺失。同一组内的样本点也可能属于不同企业，但其中可能
存在企业代码登记错误的情况，此时需要参照企业名称、法人代表姓名、地址、行业代
码、销售额或注册资本等关键变量的数量级等信息进行分类，确定哪些样本属于同一
家企业。我们发现，使用交叉匹配方法后，大约有10% 的观测值( 大约20 万个) 属于
名称相同但法人代码不同或者相反的情况。显然，如果忽视匹配问题会严重地影响样
本的真实性和准确性。

这个建议不错。