该模块包含1:100万全国基础地理数据库、中文金融情感词典、ESIEC中国企业创新创业调查数据在内的12余项数据接口，详细内容如下：
1.ESIEC中国企业创新创业调查数据-OPEN
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中国企业创新创业调查（ Enterprise Survey for Innovation and Entrepreneurship in China, 简称ESIEC） 由北京大学国家发展研究院、 中 国社会科学调查中心、共青团北京大学委员会及各高校相关组织联合开展的大 型企业调查研究活动， 是北京大学中国社会科学调查中心核心调查项目之⼀ ， 由北京大学企业大数据研究中心组织实施。
ESIEC旨在通过科学抽样和实地追踪调查， 获得反映中国创新创业企业实际状 况的微观数据， 推动更高质量的学术和政策研究。调查内容主要包括企业家的 创业史、企业创建过程、企业基本信息、企业创新、企业间关系以及营商环境 等七个⽅面。与北京大学企业大数据研究中心建立深度合作并建立数据索引。
2.中文金融情感词典-OPEN
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姜富伟教授及其研究团队于2021年第4期《经济学（季刊）》发表了《媒体⽂ 本情绪与股票回报预测》 ， 并在⽂中介绍此项金融学科研究成果。
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“我们使用该情感词典计算我国财经媒体⽂本情绪指标， 发现媒体⽂本情绪可 以更准确地衡量我国股市投资者情绪的变化， 对我国股票回报有显著的样本内 和样本外预测能力。媒体⽂本情绪对⼀ 些重要的宏观经济指标也有显著的预测 能力， 具有重要的学术和实践应用价值。 ”⸺《媒体⽂本情绪与股票回报预 测》经授权， 建立了本数据的展示区及数据索引，便于浏览。
3. 1： 100万全国基础地理数据-OPEN
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全国1： 100万基础地理数据覆盖全国陆地范围和包括台湾岛、海南岛、钓鱼 岛、 南海诸岛在内的主要岛屿及其临近海域， 共77幅1:100万图幅， 该数据整 体现势性为2015年。数据采用2000国家大地坐标系， 1985国家高程基准， 经 纬度坐标。
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获得了国家基础地理信息中心的许可， 将1:100万全国基础地理数据库收录于 公共数据专区。
4. 1： 25万全国基础地理数据-OPEN
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全国1： 25万公众版基础地理数据覆盖全国陆地范围和包括台湾岛、海南岛、 钓鱼岛、 南海诸岛在内的主要岛屿及其临近海域， 共816幅。
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获取到国家基础地理信息中心的许可， 将1:25万全国基础地理数据收录于公共 数据版块。
5. 30米全球地表覆盖数据-OPEN
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GlobeLand30数据是中国国家高技术研究发展计划(863计划)全球地表覆盖遥 感制图与关键技术研究项目的重要成果。 该数据集包含十个主要的地表覆盖类型， 分别是耕地、森林、草地、灌木地、湿地、水体、 苔原、 人造地表、裸地、 冰川和永久积雪。
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获取到国家基础地理信息中心的许可， 将30米全球地表覆盖数据收录于公共数 据版块。
6.CHFS中国家庭金融调查数据
中国家庭金融调查（ China Household Finance Survey, CHFS）是中国家 庭金融调查与研究中心（ 以下简称“ 中心”）在全国范围内开展的抽样调查项目 ，旨在收集有关家庭金融微观层次的相关信息， 主要内容包括： 人口特征与 就业、 资产与负债、 收入与消费、社会保障与保险以及主观态度等相关信息， 对家庭经济、金融行为进行了全面细致刻画。
CHFS基线调查始于2011年， 目前已分别在2011、 2013、 2015、 2017和2019 年成功实施五轮全国范围内的抽样调查项目 ， 2021年第六轮调查还在进行中。 CHFS最新公开的2019年第五轮调查数据， 样本覆盖全国29个省（ 自治区、 直辖市） ， 343个区县， 1360个村（居） 委会， 样本规模达34643户，数据具有全国及省级代表性。
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获取到中国家庭金融调查与研究中心的授权， 将中国家庭金融调查数据收录于公共数据版块。
7.公司层面气候变化暴露指数-Firm-level Climate Change Exposure
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Contributors: Zacharias Sautner, Laurence van Lent, Grigory Vilkov, Ruishen Zhang
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Description: We introduce a method that identifies firm-level climate change exposures from conversation in earnings conference calls of more than 10,000 firms from 34 countries between 2002 and 2020.The exposure measures exhibit cross-sectional and time-series variations which align with reasonable priors, and are better in capturing firm- level variation than carbon intensities or ratings.The exposure
measures relate to economic factors that prior work has identified as important correlates of climate change exposure (e.g., public climate attention).
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经上海财经大学会计学院张瑞申教授授权， 建立了该数据的展示区及数据索引， 便于浏览。
8.A股上市公司社会责任评价数据-OPEN
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见前【A股上市公司数据】 板块
9.中国90座城市建筑物屋顶矢量数据集-OPEN
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该数据集包含中国90座城市（根据城市行政等级及区域分布综合选取）建筑物 屋顶矢量数据。 主要基于深度学习语义分割模型和多源遥感影像进行制作。首 先， 对原始影像进行预处理， 并根据城市等级及其区域分布情况进行分层采样 以及目视解译， 制作训练和测试数据。然后将训练数据输入深度学习语义分割 模型进行训练， 使其适用于建筑物屋顶提取任务， 并基于测试数据， 采用深度 学习领域结果评价一般性指标对建筑物屋顶提取模型性能进行评价。最后， 将 此模型应用于中国90座城市建筑屋顶提取任务中， 自动提取建筑物屋顶并进行 矢量化。
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获得了南师大智慧城市感知与模拟实验室的许可， 将该数据收录于公共数据专 区， 以便浏览阅读 。
10.企业的经济政策不确定性感知指数-OPEN
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2020年， 聂辉华、 阮睿和沈吉老师在《世界经济》杂志发表了《企业不确定性 感知、投资决策和金融资产配置》 一文， 提供了一种计算企业层面的经济政策 不确定性指数的方法， 并利用该数据分析了不确定性感受对企业投资和融资的 影响。
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经授权， 将本数据收录于公共数据版块，便于浏览。
11.中国省际铁路通行时间数据-OPEN
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本数据来自南京大学长江产业经济研究院《全国统一大市场下的省际铁路交通 研究报告》 的附录部分。 受铁路时刻众多、历史数据不容易搜集整理的限制， 学术与政策研究者一直无法对铁路建设的时间节省效应进行准确估计。 为此研 究报告团队对历年《中国铁路旅客列车时刻表》 的数据进行搜集， 并通过对列 车等级、铁路开行历史进行溯源分析， 得到了2012-2022年间双数年份中国各 省会城市（直辖市、 自治区首府）之间的铁路列车通行时间， 以期能从时间的 角度反映中国铁路的建设成果。
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获得了研究报告负责人的许可， 将该数据收录于公共数据专区。
12.A股上市企业数字化转型指数数据-OPEN
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广东金融学院吴非老师及其团队归集整理了上海交易所、深圳交易所全部A股 上市企业的年度报告， 并展开结构化分类（ 即“底层技术运用”与“技术实践 应用”两个层面） ， 形成特征词图谱， 进而分类归集关键技术方向的词频并形 成最终加总词频， 从而形成了企业数字化转型指标统计基础数据库。
经授权， 《金融经济学研究》（ 国家金融学专栏） 与广东金融学院国家金融学 学科团队共同决定， 将企业数字化转型指数数据与研究报告免费对外界公开 。