做经管科研，经常会遇到三连击：
“数据在哪找？”
“代码去哪抄……不是，去哪学？”
“问卷发出去了，样本怎么还没回来？”
所以这篇先把常用的数据、代码、复现包和问卷渠道放在一起，适合做实证、量化、文本分析、问卷研究和课堂项目的同学先码住。
1. 经管实证常用数据平台
1. CSMAR（国泰安）
网址：https://data.csmar.com/
特点：中国经管实证的基础设施级数据库。
使用感受：A 股、财务、治理、公司事件这些常见变量，很多都从这里出。
备注：学校通常采购。
2. Wind
网址：https://www.wind.com.cn/
特点：中国金融研究和投资研究的老牌终端。
使用感受：宏观、行业、个股、债券、基金，查起来比较顺手。
备注：终端较贵，数据只能通过终端获取，但很多高校和机构会配。
3. RESSET（锐思）
网址：https://www.resset.com/
特点：金融市场、高频、期货期权等数据更有优势。
使用感受：做金融方向的同学可以重点看看。
备注：和 CSMAR、Wind 可形成互补。
4. EPS 数据平台
网址：https://www.epsnet.com.cn/
特点：宏观、区域、行业、统计年鉴数据很全。
使用感受：省市级面板、区域经济、政策研究经常会用到。
备注：对本科和硕士做宏观/区域研究特别友好。
5. 国家统计局数据库
网址：https://data.stats.gov.cn/
特点：官方、权威、免费。
使用感受：做中国宏观和区域研究，应该先看这里。
备注：适合搭基础变量。
6. CEIC
网址：https://www.ceicdata.com/
特点：全球尤其新兴市场宏观数据比较全。
使用感受：做国际比较时挺好用。
备注：机构和学校订阅为主。
7. World Bank Open Data
网址：https://data.worldbank.org/
特点：跨国发展指标经典来源。
使用感受：国际面板研究常用。
备注：免费。
8. IMF Data
网址：https://data.imf.org/
特点：国际金融、货币、外汇、国际收支数据权威。
使用感受：做汇率、国际金融、开放宏观时很实用。
备注：免费。
9. OECD Data
网址：https://data.oecd.org/
特点：发达国家社会经济指标细。
使用感受：做国家比较研究很方便。
备注：免费资源价值很高。
10. FRED
网址：https://fred.stlouisfed.org/
特点：美国宏观和金融时间序列神库。
使用感受：做时间序列、宏观金融时几乎绕不开。
备注：免费。
2. 公司、公告、文本与行为数据
11. 巨潮资讯网
网址：http://www.cninfo.com.cn/
特点：A 股公告、年报、招股书官方源。
使用感受：做文本分析、信息披露、ESG、公司治理的同学一定会遇到。
备注：免费而且非常实用。
12. 企查查
网址：https://www.qcc.com/
特点：企业工商、股权、诉讼、对外投资等信息丰富。
使用感受：研究非上市公司时很常见。
备注：专业版更强。
13. 天眼查
网址：https://www.tianyancha.com/
特点：企业图谱和工商关系展示清晰。
使用感受：适合补充企业关系和背景信息。
备注：和企查查可交叉用。
14. 百度指数
网址：https://index.baidu.com/
特点：公众关注度、搜索热度代理变量。
使用感受：行为金融、舆情和消费者关注类课题很常见。
备注：免费。
15. Google Trends
网址：https://trends.google.com/
特点：全球范围搜索热度。
使用感受：做国际比较或者外文课题更方便。
备注：同样适合做关注度代理变量。
3. 数据共享与论文复现资源
16. Harvard Dataverse
网址：https://dataverse.harvard.edu/
特点：高质量数据共享仓库。
使用感受：很多社科和经管论文的复现包能在这里找到。
备注：非常建议收藏。
17. Mendeley Data
网址：https://data.mendeley.com/
特点：论文配套数据和代码仓库。
使用感受：找英文论文对应的数据附件很方便。
备注：经常有惊喜。
18. AEA Data and Code Repository
网址：https://www.openicpsr.org/openicpsr/aea
特点：美国经济学会期刊官方数据代码库。
使用感受：想看顶级经济学论文到底怎么做出来的，可以来这里。
备注：复现学习价值很高。
19. Kaggle
网址：https://www.kaggle.com/
特点：公开数据集和 Notebook 特别多。
使用感受：适合练手，也适合找机器学习和预测类案例。
备注：不只是竞赛网站，有很多机器学习案例。
20. UCI Repository
网址：https://archive.ics.uci.edu/
特点：经典机器学习基准数据集。
使用感受：做课程作业、建模入门很好用。
备注：轻量但经典。
21. Hugging Face Datasets
网址：https://huggingface.co/datasets
特点：海量 NLP 和大模型相关数据。
使用感受：做财经文本、情感分析、生成式 AI 课题时值得重点看。
备注：适合偏技术方向的同学。
4. 代码资源与复现渠道
22. GitHub
网址：https://github.com/
特点：全球最大的代码托管平台。
使用感受：搜 Stata、Python、R 复现代码非常方便。
备注：很多论文作者会直接放仓库，不光有论文数据和代码，还有很多好玩的东西！
23. Gitee
网址：https://gitee.com/
特点：国内访问更稳。
使用感受：适合找中文项目、课程代码、一些本土化工具。
备注：速度通常更友好。
24. Papers with Code
网址：https://paperswithcode.com/
特点：论文和代码绑定展示。
使用感受：想找“这篇方法有没有实现”，先来这里。
备注：偏 AI 和算法方向更强。
25. 和鲸社区
网址：https://www.heywhale.com/
特点：中文数据项目、比赛案例、Notebook 很多。
使用感受：适合学生上手、模仿和二次修改。
备注：对初学者很友好。
26. 顶刊官网附录与复现页面
示例：https://afajof.org/journal-of-finance/
特点：不少顶刊文章会附补充材料、数据说明甚至代码。
使用感受：别只看论文正文，附录区经常藏着真东西。
备注：适合高质量模仿。
5. 问卷平台
27. 问卷星
网址：https://www.wjx.cn/
特点：国内最常见的问卷平台之一。
使用感受：搭问卷快，传播也方便。
备注：懂得都懂，不多说了。
28. 腾讯问卷
网址：https://wj.qq.com/
特点：界面轻量，和微信生态配合方便。
使用感受：适合在微信群、朋友圈传播。
备注：学生群体回收较方便。
最后一点科研小贴士
经管实证不是“有了题目就直接回归”，而是：
先看文献想问题
再看有没有人做过
然后想变量
接着找数据
最后才是模型和代码
所以前期把这些渠道存下来，真的能少走很多弯路。