数据集概述
本数据集为论文《Flattening the Curve: Pandemic-Induced Revaluation of Urban Real Estate》配套的数据与代码资源，包含原始数据源文件、中间处理数据、分析代码及研究图表，用于支撑疫情对城市房地产价值影响的相关研究。
文件详解
该数据集包含五个核心目录，具体说明如下：
- Code/ 目录（代码文件）：
- 包含14个.do格式Stata代码文件（如01h_Saiz.do、1_pricegradient.do）、7个.ipynb格式Jupyter Notebook文件（如01a_Distance.ipynb、01c_Census.ipynb）及1个Python脚本binscatter.py，用于数据处理、回归分析及图表渲染。
- Data/ 目录（数据文件）：
- Data/Source/ 子目录：含39个.csv格式原始数据文件（如cpi_phoenix_10.csv、realtor_inventory_hotness_20210723.csv）、5个.xlsx格式文件（如cbsa-met-est2019-annres.xlsx）、1个.geojson格式地理数据文件USA_ZIPS.geojson等，涵盖CPI、房地产库存、人口统计等原始数据。
- Data/Intermediate/ 子目录：含POIs.dta等中间处理数据文件。
- Figures/ 目录（图表文件）：
- 含27个.pdf格式图表（如Figure8B.pdf、Figure9C.pdf）及4个.jpg格式图表（如Figure10A.jpg），为研究结果的可视化呈现。
- 根目录文件：
- README.md：项目说明文档；environment.yml：环境配置文件。
适用场景
- 房地产经济学研究：分析疫情对城市房地产价格梯度及价值重估的影响
- 城市经济分析：探究远程办公（WFH）趋势与城市空间结构变化的关联
- 政策评估：评估疫情期间房地产市场调控政策的效果
- 数据科学方法论：作为经济学实证研究中数据处理与回归分析的代码范例
