wid stata tool

Важный

Спасибо за ваш интерес к этому проекту. Однако, пожалуйста, имейте в виду, что этот репозиторий больше не поддерживается .

• Никаких дополнительных обновлений или исправлений ошибок не будет сделано.
• Проблемы и запросы на привлечение не будут отвечать.

Для любых критических потребностей, пожалуйста, рассмотрите возможность поднять репозиторий и сделать ваши собственные обновления.

Предупреждение

У меня есть серьезные опасения относительно обоснованности и целостности данных. Я призываю пользователей проявлять крайнюю осторожность и скептицизм при использовании этого инструмента и искать альтернативные источники для их работы.

Wid.world Stata Command

Это официальный [Примечание: я больше не связан с лабораторией мира по неравенству в мире и не могу предложить какую -либо гарантию того, что команда останется функциональной в будущем] Команда Stata о базе данных мира по неравенству мира (Wid.World). Он позволяет пользователям загружать данные непосредственно из Wid.world в Stata.

Установка

Пользователи должны установить команду непосредственно из SSC:

ssc install wid

Использование

Документация команды доступна после установки с использованием:

help wid

Примеры

Установите неравенство в долгосрочной эволюции во Франции:

wid, indicators(shweal) areas(FR) perc(p90p100 p99p100) ages(992) pop(j) clear

// Reshape and plot
reshape wide value, i(year) j(percentile) string
label variable valuep90p100 " Top 10% share "
label variable valuep99p100 " Top 1% share "

graph twoway line value * year, title( " Wealth inequality in France " ) ///
	ylabel(0.2 " 20% " 0.4 " 40% " 0.6 " 60% " 0.8 " 80% " ) ///
	subtitle( " equal-split adults " ) ///
	note( " Source: WID.world " )

Расстройте эволюцию национального дохода до налогообложения нижних 50% населения в Китае, Франции и Соединенных Штатах с 1978 года (в масштабах журнала):

 // Download and store the 2017 USD PPP exchange rate
wid, indicators(xlcusp) areas(FR US CN) year(2017) clear
rename value ppp
tempfile ppp
save " `ppp' "

wid, indicators(aptinc) areas(FR US CN) perc(p0p50) year(1978 / 2017) ages(992) pop(j) clear
merge n:1 country using " `ppp' " , nogenerate

// Convert to 2017 USD PPP (thousands)
replace value = value/ppp/1000

// Reshape and plot
keep country year value
reshape wide value, i(year) j(country) string
label variable valueFR " France "
label variable valueUS " United States "
label variable valueCN " China "

graph twoway line value * year, yscale(log) ylabel(1 2 5 10 20) ///
	ytitle( " 2017 PPP USD (000's) " ) ///
	title( " Average pre-tax national income of the bottom 50% " ) subtitle( " equal-split adults " ) ///
	note( " Source: WID.world " ) legend(rows(1))

Установите долгосрочную эволюцию среднего чистого национального дохода на одного взрослого во Франции, Германии, Великобритании и Соединенных Штатах (в масштабе журнала):

 // Download and store the 2017 USD PPP exchange rate
wid, indicators(xlcusp) areas(FR US DE GB) year(2017) clear
rename value ppp
tempfile ppp
save " `ppp' "

// Download net national income in constant 2017 local currency
wid, indicators(anninc) areas(FR US DE GB) age(992) clear
merge n:1 country using " `ppp' " , nogenerate

// Convert to 2017 USD PPP (thousands)
replace value = value/ppp/1000

// Reshape and plot
keep country year value
reshape wide value, i(year) j(country) string
label variable valueFR " France "
label variable valueUS " United States "
label variable valueDE " Germany "
label variable valueGB " United Kingdom "

graph twoway line value * year, yscale(log) ///
	ytitle( " 2017 PPP USD (000's) " ) ylabel(2 5 10 20 50 100) ///
	title( " Average net national income " ) subtitle( " per adult " ) ///
	note( " Source: WID.world " )