Do Gini Indicator trong WB Indicators không đầy đủ (thậm chí có nhiều quốc gia không có dữ liệu). Vì vậy, ta sử dụng dữ liệu Gini từ nguồn WIID: UNU WIDER : World Income Inequality Database – WIID Khi…
Không có trích dẫn vì bài này được bảo vệ.
Bước 1: Thu thập số liệu Bước 2: Xử lý, làm sạch dữ liệu bằng Stata. Các kết quả: Sau cùng, lưu tên tệp .dta này là: wb_gini_low_income.dta để ghép với dữ liệu GINI của WIID ở bài sau.
Không có trích dẫn vì bài này được bảo vệ.
Tương tự Bài 1 & 2, ta chọn: Ta cũng có một cách làm khác là tải 5 tệp csv riêng cho 5 quốc gia, xử lý Stata cho từng quốc gia, sau đó ghép (merge) các tệp dữ liệu…
Không có trích dẫn vì bài này được bảo vệ.
Có hai cách tạo tệp dữ liệu cho mục đích nghiên cứu này: Bài hướng dẫn này dựa trên hai khái niệm: EKC (như Grossman & Krueger (1995), Selden & Song (1995)) và Decoupling elasticity (như Tapio (2005), Wang &…
Không có trích dẫn vì bài này được bảo vệ.
Bước 1: Chọn và tải dữ liệu từ WBI. Bước 2: Lưu tệp dữ liệu với tên wb_co2_vnm.csv trong “D:\Stata\MacroData”. Bước 3: Tạo do-file để xử lý dữ liệu và dưới đây là các kết quả:
Không có trích dẫn vì bài này được bảo vệ.
