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名师讲堂|使用 Python 测算城市数字经济发展的工具变量

2026-09-25 00:09:34

由于借助 AI 工具学习编程已经变得非常容易了，因此之后的课程就不再默认进行视频讲解了，如果特别需要视频讲解也可以联系李老师预约讲解～讲义材料学习过程中遇到的问题也可以及时与李老师联系。

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今天给大家分享使用 Python 测算城市数字经济发展地理工具变量（IV）的方法。该方法参考自杨本建、唐金汶《数字经济与区域产业布局》（《经济研究》2026 年第 3 期）。

本文的代码全部在由 reticulate 创建与管理的 Python 虚拟环境中运行，与系统 Python（如 Anaconda）完全隔离，避免包版本冲突。

指标来源与计算原理

地理工具变量（Geographic Instrumental Variable）

计算步骤概述

整个计算过程分为以下几个步骤：

生成城市质心：用 geopandas 读取 2021 年行政区划（地级市 .shp），直接得到每个市域多边形的面积加权质心经纬度。
读取源数据：读取上市公司数字转型关键词总词频 .dta 与上市公司注册/办公地址 .dta。
计算年度数字化转型程度：分别计算全国均值，以及杭州（注册地址口径 / 办公地址口径）均值，并求比值。
计算到杭州距离：用 pyproj.Geod(WGS84) 计算各城市质心到杭州质心的测地距离（与 Stata geodist、R sf::st_distance 等价）。
构造面板与工具变量：对（城市 × 年份）做笛卡尔积，乘以比值得到地理工具变量 IVIVIV。
写盘与绘图：保存 4 个带中文变量标签的 .dta，并绘制 2 张结果图。

使用 reticulate 创建与管理 Python 虚拟环境

在 R 中通过 reticulate 包来调用 Python，最好的实践是为项目创建一个专属的 Python 虚拟环境，将所需依赖隔离到独立空间，避免与系统 Python（如 Anaconda）发生版本冲突。

重要说明（避免"已初始化"报错）：reticulate 在 R 会话中只能绑定一次 Python——一旦某个 {python} 代码块运行，Python 解释器就被锁定，之后再调用 use_virtualenv() 会报错：
ERROR: The requested version of Python cannot be used, as another version has already been initialized.
因此，虚拟环境的激活必须在所有 {python} 代码块之前完成。本文档的解决方案是在 setup chunk 中通过 Sys.setenv(RETICULATE_PYTHON = ...) 提前锁定 Python 路径，这是 reticulate 选取 Python 的最高优先级入口。