Thay vì sử dụng Databank như các bài trước, đôi khi ta truy cập website này: World Bank Open Data | Data.
Ta nhập từ khóa cần tìm hoặc click vào ‘Indicator’, ta sẽ thấy xuất hiện các chỉ số theo các phân loại:
Ví dụ, ta chọn GDP per capita (constant, 2015 US$).
Dưới ‘Download’, ta chọn CSV hoặc EXCEL để tải tệp dữ liệu (của tất cả các quốc gia) về, ví dụ đặc tên là wb_gdppc.xls.
Ta làm tương tự cho các biến (chỉ số) khác. Ví dụ: CO2 per capita (wb_co2emit.xls), CO2 intensity (wb_co2intensity.xls), Energy use (wb_energy.xls).
Cách tải này thì dữ liệu sẽ không bắt đầu từ hàng 1 như cách ta đã làm ở các bài trước. Dữ liệu có dạng như sau:
- Thứ nhất: Dòng thứ 4 mới bắt đầu chứa dữ liệu.
- Thứ hai: Có 03 sheets khác nhau, và ta chỉ dụng Data sheet.
Cho nên, nếu ta dùng lệnh import bình thường:
import excel “D:\Stata\MacroData\wb_gdppc.xls”, sheet(“Data”)
sẽ thấy bảng tính hiện lên như sau:
Vậy, ta nên loại 03 dòng đầu tiên bằng cách:
import excel wb_gdppc.xls, sheet(“Data”) cellrange(A3) firstrow clear
Ta thấy (dùng lệnh edit) như sau:
Do ta đã biết đây là tệp về gdppc, cho nên Cột D không cần thiết nữa. Ngoài ra, ta cũng không cần Cột A và C (lưu ý: mỗi cột là một biến, ví dụ Cột A có tên biến là A, cột E có tên biến là E, …). Bây giờ ta bỏ Cột A, C và D. Đồng thời, ta cũng bỏ dòng 1 (vì trong lệnh import ở trên ta dùng tùy chọn – option là cellrange(A4), tức thì dòng 4 sẽ trở thành các tên biến, khi đó việc xử lý sẽ mất công hơn so với các tên biến ban đầu là A, B, C, …).
drop in 1
drop A C D
rename B country
Sau đó, ta sẽ tạo các biến ứng với các tên như gdppc1960 gdppc1961 …. gdppc2025:
local year = 1960
foreach var of varlist E-BR {
rename var' wb_gdppcyear’
local year = `year’ + 1
}
Vì các giá trị đang ở định dạng String (màu đỏ), cho nên ta cần chuyển sang numeric (màu đen):
destring gdppc*, replace
Sau đó, ta xoay dữ liệu lai:
reshape long gdppc, i(country) j(year)
Sau cùng, ta lưu tệp dữ liệu lại để ghép (merge) với các biến khác.
save “wb_gdppc.dta”, replace
Ta làm tương tự cho các tệp wb_energy.xls, wb_co2.xls (xem do-file).
Bây giờ, ta sẽ ghép các tệp dữ liệu lại với nhau (xem do-file để biết cách ghép 4 tệp lại với nhau).
Lưu ý: Trong mỗi tệp Excel (hoặc CSV) này đều có sheet “Metadata – Countries”, ta dùng sheet này của một trong các tệp để phân loại các quốc gia khác nhau để thuận tiện cho việc phân tích, so sánh. Cách làm như sau (xem do-file để nắm rõ):
import excel “wb_gdppc.xls”, sheet(“Metadata – Countries”) firstrow clear
describe
rename CountryCode countrycode
rename Region region
rename IncomeGroup incomegroup
keep countrycode region incomegroup
drop if missing(countrycode)
Các kết quả quan trọng:
