正文
导读：做跨国分析时，世界银行数据库是下载各国经济变量、人口指标等宏观数据的一个重要来源。但是，世界银行数据虽然可以批量下载，但是下载的数据是
EXCEL
或者
CSV
格式，且格式都是横向排列，不符合我们做计量分析的要求。小女子使用世界银行的数据经历了四个主要阶段：第一个阶段使用
excel
，即一个个的下载数据，然后在
excel
中复制、粘贴、转置等，数据处理完后再复制到
stata
，与其它数据匹配，这个阶段全靠勤奋和人缘（找朋友帮忙复制粘贴，哈哈）；第二个阶段，依旧先下载，然后使用
stata
清理，借助
reshape
命令，长变宽，宽变长，再
merge
，但是
reshape
一次只能转置一个变量，就需要把所有变量一个一个分开导入到
stata
，加上小循环，还可以提高一点速度，否则此阶段也就是比第一阶段稍微快速加节约体力一点；第三个阶段，借助
wbopendata
，先下载，再
merge
，这个时候就已经大大提速了，但是由于各种未知原因，我一次只能下载几个数据，再
merge
，还是有点点麻烦；第四个阶段，就是刚刚摸索出来的现在，只需要借助
excel
一点点功能，就可以全靠
stata
完成数据的下载，且不需要过多清理，简直完美
!
重点在后面！木有耐心的直接跳到第3个！
现在就来介绍下载世界银行数据的神器——
wbopendata!!!
1.wbopendata
的简单介绍
先下载安装
ssc install wbopendata
，想知道
wbopendata
的基本使用方法，直接
help wbopendata.
下面是命令
wbopendata
的基本语法
wbopendata, Parameters [Options]
Parameters
包括
country()
，
topics ()
和
indicator()
，三个分别是指定需要下载的国家、主题或者具体的指标，其中
country
和
indicator
一次可以指定多个国家和指标，中间用分号隔开，主题一次只能指定一个。注意：
countrycode
、
topic code
和
indicator code
都是世界银行的
code
名称。
[Options]
包括
long,clear,latest,nometadata,year(year1:year2),language
Long
：指定下载数据的类型为长型，默认是宽型
Clear
：清空内存的数据
Latest
：下载更新的数据
nometadata
：
omits the display of metadata
year:
指定下载数据的年份起始点
language
：指定语言，支持英语（
en
）、法语（
fr
）和西班牙语（
es
）
2.examples
下载中国的所有数据
wbopendata,country(chn - China) clear
下载
topic2
的援助效率的数据，语言是英语
wbopendata,language(en - English) topics(2 - Aid Effectiveness) clear
下载
Agricultural machinery
，数据类型长型
wbopendata,language(en - English) indicator(ag.agr.trac.no - Agricultural machinery,tractors) long clear
下载多个国家
wbopendata,country(ago;bdi;chi;dnk;esp) indicator(sp.pop.0610.fe.un) clear
下载多个指标
wbopendata,indicator(si.pov.dday; ny.gdp.pcap.pp.kd) clear long
由于
wbopendata
的国家和指标变量名都是世界银行的固定模式，变量名称很长且比较麻烦，如果一个个的手动输入下载，估计各位看官还不如不使用这个命令。所以，下面就需要一点点小“心机”啦，借助
excel
成功实现“懒式”下载。
3.
批量下载如何做？
首先从世界银行网站（
WDI
网址：
http://databank.shihang.org
（中文版）；
http://databank.worldbank.org
（英文版）），随便选择一个国家（如
china
），一个年份（如
2016
），选择你所需要的指标，然后下载下来，保存为世界发展指标
.xlsx
。表格中
sheet2- Definition and Source
会有各个变量名，我们只需导入
sheet2.
打开
stata
，导入
sheet2
cd C:\Stata15\personal
cap mkdir
世界银行
//
新建世界银行文件夹
cd
世界银行
//
下载的文件之后都在此文件夹下
***
划重点！！！！
***心机1：只导入sheet2
。表格中
sheet2- Definition and Source
会有各个变量名，导入后我们会得到indicator code
.
import excelusing C:\Stata15\personal\
世界发展指标
.xlsx, ///sheet("Definitionand Source") first case(lower) clear //
导入数据
**
心机2
：使用一个小循环，让
stata
自行下载每个变量，并分别保存成一个
.dta
文件
levelsofcode,clean local(var) //
将所有变量名
local
在
var
暂元中
foreach x of local var {
wbopendata,indicator("`x'")clear long year(year1960-2016)
save wb`x'.dta,replace
}
这时，我们就将所有数据下载下来了
**
心机
3
：
openall
合并所有
.dta
文件
,
不再使用
merge，但是此举有个小问题，后面（或者下次）再说！！！！
fs wb?*.dta
openall
***
再将不要的单个数据删除
foreach f in`r(files)' {
rm `f'
}
***
心机
4
：批量修改变量名和加标签
这时候就要借助
excel
首先批量加中文标签，先将
sheet1
中的变量和中文名另放一个
sheet
中，使用
lower
函数将大写全部变成小写，再使用替换，将“
.
”换成“
_
”
,
这样可以和
stata
中的变量名称保持一致。
再生成几列
lable var“ ”,
变成最后的样子
