中国工业企业数据库官网 中国工业企业数据库怎么获取

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如何使用中国工业企业数据库

像这种微观数据库都需要购买的，即使cnki也是需要购买的啊。统计年鉴那种宏观数据不适合当前实证研究的方向，现在更多的是使用微观层面的数据。而且，使用微观数据最好要学会用stata来处理数据。向你们学校建议买吧，一套工业企业数据库一二十万。

中国工业企业数据库,知多少

随着数据大数据的发展，数据安全已经上升到一个很高的高度。随着国家对数据安全的重视,国产数据库开始走进中国个大企业，其中不乏政府、国企。

实时数据库系统是开发实时控制系统、数据采集系统、CIMS系统等的支撑软件。在流程行业中，大量使用实时数据库系统进行控制系统监控，系统先进控制和优化控制，并为企业的生产管理和调度、数据分析、决策支持及远程在线浏览提供实时数据服务和多种数据管理功能。实时数据库已经成为企业信息化的基础数据平台，可直接实时采集、获取企业运行过程中的各种数据，并将其转化为对各类业务有效的公共信息，满足企业生产管理、企业过程监控、企业经营管理之间对实时信息完整性、一致性、安全共享的需求，可为企业自动化系统与管理信息系统间建立起信息沟通的桥梁。帮助企业的各专业管理部门利用这些关键的实时信息，提高生产销售的营运效率。如果你想定制这款国产数据库可以打前面是一三六中间是六一二零末尾是四一四七

北京开运联合信息技术股份有限公司-实时性工业数据库软件（CreatRun Database）

实时性工业数据库软件（CreatRun Database）是什么？

1、实时性工业数据库软件（CreatRun Database）是开运联合公司针对行业应用，独立研发的，拥有全部自主知识产权的企业级实时/历史数据库平台。为企业监控生产情况、计算性能指标、进行事故分析和对设备启停分析诊断、故障预防等提供重要的数据保障。

2、实时性工业数据库软件（CreatRun Database）可广泛用于工业控制自动化数据的高速采集和存储，提供高速、海量数据存储和基础分析能力。

3、实时性工业数据库软件（CreatRun Database）可随时观察以及在线分析生产过程。长期保存的历史数据不仅可以重现历史生产情况，也使大规模数据挖掘成为可能。提供企业生产信息管理解决方案，可以有效应对“从小到大”“由近及远”的各种企业级数据应用。

4、CreatRun Database可在线按照时间序列以毫秒级精度自动采集企业的各类过程自动化系统中的生产数据，高效压缩并存储。同时可向用户和应用程序提供实时和历史数据，使得用户可随时观察以及在线分析生产过程。长期保存的历史数据不仅可以重现历史生产情况，也使大规模数据挖掘成为可能。

【工业软件开发】实时性工业数据库软件（CreatRun Database）系统主要技术指标:

支持数据类型：digital、int16、int32、float16、float32、float64、String等类型

标签容量：200,000 Tag

数据容量：TB级

客户端并发用户数：500个

生产过程数据采集时间响应速度：<500毫秒

时间戳分辨率：毫秒

存储速度：>100,000输入值/秒

存档数据回取事务吞吐量：>2,000,000输出值/秒

实时性工业数据库软件（CreatRun Database）系统特性——高可用性:

1、高效的数据存储策略及压缩算法“死区例外+可变斜率压缩算法”，精确到每个Tag的压缩配置，有效提高了历史数据存储性能，节约磁盘空间.

2、高速的数据缓存机制，使并行访问锁域粒度精确到“Block（1KBytes）”，实现了并行访问能力的最大化。使历史数据访问路由复杂度“最小化、

均衡化，扁平化”，不界定“冷热”数据，所有数据访问时间成本一致，同时提供均衡访问特性和最大远程数据访问友好度。

3、Creat RUN SMT系统管理工具，以图形化方式提供测点管理、系统配置管理、数据管理和安全管理等功能，方便用户使用和维护。通过脚本语言形式实现对计算点的支持，不局限于传统的函数变换和公式，支持循环、判断与分支等逻辑运算等，计算点的定义灵活多样，可实现自定义的复杂逻辑计算。

4、内置运营级传输平台，兼容工业现场中网络隔离安全模型，可穿越网络隔离装置，进行

实时、历史数据传输，支持本地化操作，提供灵活高效的Tag

6条件模糊查询机制，为用户提供最佳的数据UI，具备完善的Licence管理机制，版本发布可以精确到“点”，用户采购可获得高度的灵活性。

【工业软件开发】实时性工业数据库软件（CreatRun Database）系统图:

中国工业企业数据库怎么获取

中国工业企业数据已成为国内外学者研究中国企业行为和绩效的主要数据之一，但是这个数据库处理起来并不容易。在正式开始之前，我们必须清楚两个概念：

1、脱敏数据：所谓脱敏之后的工业企业数据，就是指这份工业企业数据每个企业的名称、地址、电话等敏感信息已经剔除；

2、序贯匹配：将不同年份的未脱敏数据合并为一份面板数据时，需要每家企业具有唯一的企业标识码，序贯匹配的方法可以为每家企业生成唯一的标识码（除序贯匹配外还有聂辉华（2012）交叉匹配法，本文主要以序贯匹配法为例）；

有了上述两个概念之后，就可以将我们获取的工业企业数据分为以下三种类型：

1、经过序贯匹配之后的未脱敏数据

2、经过序贯匹配之后的脱敏数据

3、未经过序贯匹配的未脱敏数据

首先是经过序贯匹配之后的未脱敏数据（获取这类数据的渠道包括：EPS、中国工业企业数据查询系统），这一类型的数据未脱敏，因此可以与污染、创新、海关等数据库匹配使用，但由于数据商并没有提供序贯匹配的代码和详细方法，因此序贯匹配过程是一个黑洞；

其次是经过序贯匹配之后的脱敏数据（获取这类数据的渠道包括：RESSET），这一类型的数据脱敏，因此不可以与其他数据库匹配使用，并且序贯匹配过程是一个黑洞；

最后是未经过序贯匹配的未脱敏数据（获取这类数据的渠道包括：不详高校老师可能有），这一类型的数据未脱敏，因此可以与其他数据库匹配使用，并且这一类型数据并没有经过序贯匹配的方法为每家企业生成唯一的标识码，因此可以自己参考Brandt et al.(2012)等方法进行匹配，避免序贯匹配过程的黑洞；

本文主要以第三种类型，即未经过序贯匹配的未脱敏数据来讲解处理流程（本文的数据也不一定“真实”但是不影响处理流程），主要分为以下几步：

预备部分：

第一，样本期内中国部分地区发生了行政区划调整，本文在匹配时将1998-2012年每家企业的行政区划代码调整到了 2013年版的行政区划代码( GB T2260-2013)，具体方法参考本人写的另一篇文章：县级行政区划代码的统一与调整-你的男孩ZT的文章-知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/474023420；

第二，由于在样本期内，国民经济行业代码发生过两次调整，将1998-2013年的样本分成了三段：

1998-2002：GB/T 4754-1994

2003-2012：GB/T 4754-2002

2013：GB/T 4754-2011

在匹配时将每个企业的行业信息都调整到了国民经济行业代码( GB4754-2002)，本文主要参考了公众号DMETP提供的数据（公众号只处理了制造业行业），并在其基础上，又对工业企业数据库出现的其他行业进行了类似调整；

第三，保留用于匹配的关键变量以及研究需要的变量，减少无关变量，降低匹配时间；

正式部分：

杨汝岱（2015）提出 Brandt et al.(2012)的匹配方法会导致过宽的匹配，即本来不属于一家企业，但被他们匹配成一家企业了。所以在杨汝岱（2015）的基础上参考寇宗来（2020）的方法：

（1）使用法人代码逐年匹配；

（2）若法人代码匹配不上，使用企业全称匹配；

（3）若企业全称仍然匹配不上，使用企业简称（依次剔除“企业全称”中的下列词汇:有限、责任、股份、公司、厂、省、市、区、县、回族自治区、壮族自治区、维吾尔自治区、自治区，接着剔除括号，由此得到“企业简称”）进行匹配；

（4）如果企业简称无法匹配上，进一步使用“法人代表姓名+行政区划六位码+成立年份”匹配；

（5）上一步仍然匹配不上的，使用“电话号码+行政区划六位码+成立年份”匹配；

具体在实现上述五步时，可以参考Brandt et al.(2012)提供的序贯匹配的代码，我们只需要将其中的部分变量进行修改即可。但我知道，看懂所给的代码才是难点，Brandt教授提供的几千行代码如果都看不明白，想修改谈何容易！这一部分用文字难以解释清楚，所以我在这里推荐一个up主的视频（中国工业企业数据库数据处理 STATA Brandt方法_哔哩哔哩_bilibili）讲得非常好！看完之后你一定可以自己修改代码。我在这里就不提供自己的代码了，因为每个人需要的变量以及拿到的原始数据质量都不一样，有问题欢迎讨论

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。