12.1 WDI
World Devevlopment Indicators(WDI)是世界银行提供的公开、高质量数据库。指标首先按照领域分类，除了一般常见的统计数据外，还包括农业、气候、贫穷、健康方面的数据。
Figure 12.1: Indicators divided by sectors
具体到某领域内，每个数据集都是各个国家在某个指标上的时间序列，时效性一般在两年之内。下面是气候变化分类中电力覆盖率指标(Access to electricity)的一个例子：
数据库中包含了超过 1600 个这样的时间序列，很多有效跨度超过了 50 年。WDI(Arel-Bundock 2019) 包提供了在 WDI 数据库中搜索、提取、格式化信息的接口。
12.1.1 WDIsearch()
WDIserach() 用于在 WDI 数据库中搜索可用的指标，是之后用 WDI() 提取相关数据的基础。
string = "gdp": 用于搜索的正则表达式
field= “name”: 搜索域，可选 “indicator”（编码）、“name”（名称）、“discription”（详细描述）、“sourceDatabase” 和 “sourceOrganization” （来源数据库或组织）
short = TRUE：WDIsearch()默认只返回匹配指标的编码和名称，short = FSLE同时返回详细描述和来源
如在名称域内中搜索与二氧化碳相关的指标：
# the result of WDIsearch() is a 2D matrix
WDIsearch("CO2", short = F) %>%
as_tibble()
#> # A tibble: 45 x 5
#> indicator name description sourceDatabase sourceOrganization
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 EN.ATM.CO2~ "CO2 emis~ "Carbon dioxide ~ World Developm~ "Carbon Dioxide Info~
#> 2 EN.ATM.CO2~ "CO2 emis~ "Carbon dioxide ~ World Developm~ "Carbon Dioxide Info~
#> 3 EN.ATM.CO2~ "CO2 emis~ "Carbon dioxide ~ World Developm~ "Carbon Dioxide Info~
#> 4 EN.ATM.CO2~ "CO2 emis~ "Carbon dioxide ~ World Developm~ "Carbon Dioxide Info~
#> 5 EN.ATM.CO2~ "CO2 emis~ "Carbon dioxide ~ World Developm~ "Carbon Dioxide Info~
#> 6 EN.ATM.CO2~ "CO2 emis~ "" WDI Database A~ ""
#> # ... with 39 more rows改变搜索域：
WDIsearch(string = "mortality", field = "description", short = F) %>%
as_tibble()
#> # A tibble: 383 x 5
#> indicator name description sourceDatabase sourceOrganization
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 5.51.01.0~ Maternal he~ Births attended~ Statistical Ca~ World Development In~
#> 2 5.51.01.0~ Immunization The proportion ~ Statistical Ca~ World Development In~
#> 3 5.51.01.0~ Child morta~ Under-five mort~ Statistical Ca~ World Development In~
#> 4 PRJ.POP.1~ Wittgenstei~ Total populatio~ Education Stat~ Wittgenstein Centre ~
#> 5 PRJ.POP.1~ Wittgenstei~ Total populatio~ Education Stat~ Wittgenstein Centre ~
#> 6 PRJ.POP.1~ Wittgenstei~ Total populatio~ Education Stat~ Wittgenstein Centre ~
#> # ... with 377 more rowsWDIsearch() 中的正则表达式背后用 base R 中的 grep() 实现，所以无视大小写。
搜索人均不变价 GDP ：
WDIsearch(string = 'gdp.*capita.*constant') %>%
as_tibble()
#> # A tibble: 5 x 2
#> indicator name
#> <chr> <chr>
#> 1 6.0.GDPpc_constant "GDP per capita, PPP (constant 2011 international $) "
#> 2 NY.GDP.PCAP.PP.KD.87 "GDP per capita, PPP (constant 1987 international $)"
#> 3 NY.GDP.PCAP.PP.KD "GDP per capita, PPP (constant 2011 international $)"
#> 4 NY.GDP.PCAP.KN "GDP per capita (constant LCU)"
#> 5 NY.GDP.PCAP.KD "GDP per capita (constant 2010 US$)"12.1.2 WDI
WDIsearch() 得到了指标的编码之后，就可以用 WDI() 下载相关数据：
WDI(country = "all", indicator = "NY.GNS.ICTR.GN.ZS", start = NULL,
end = NULL, extra = FALSE, cache = NULL)country: 筛选国家或地区。使用 “ISO 3166-1” 两位字母编码，具体可见mapdata::iso3166。（中国 CN, 美国 US，德国 DE，日本 JP，英国 GB）indicator: 指标的编码。具名向量可以在重命名该指标
start和end：时间序列的起始和结束。默认为 1950 年和今年
extra = FALSE： 若extra = RTUE，返回首都经纬度、地区、收入水平等更多信息
WDI(indicator = "5.51.01.03.mortal", country = c("US", "CN"),
start = 2005,
end = 2015) %>%
as_tibble()
#> # A tibble: 11 x 4
#> iso2c country `5.51.01.03.mortal` year
#> <chr> <chr> <dbl> <int>
#> 1 CN China 1 2015
#> 2 CN China 1 2014
#> 3 CN China 1 2013
#> 4 CN China 1 2012
#> 5 CN China 1 2011
#> 6 CN China 1 2010
#> # ... with 5 more rows
# renaming and extra = TRUE
WDI(indicator = c(child_motality = "5.51.01.03.mortal"), country = c("US", "CN"),
start = 2005,
end = 2015,
extra = TRUE) %>%
as_tibble()
#> # A tibble: 11 x 11
#> iso2c country child_motality year iso3c region capital longitude latitude
#> <chr> <chr> <dbl> <int> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct>
#> 1 CN China 1 2015 CHN East ~ Beijing 116.286 40.0495
#> 2 CN China 1 2014 CHN East ~ Beijing 116.286 40.0495
#> 3 CN China 1 2013 CHN East ~ Beijing 116.286 40.0495
#> 4 CN China 1 2012 CHN East ~ Beijing 116.286 40.0495
#> 5 CN China 1 2011 CHN East ~ Beijing 116.286 40.0495
#> 6 CN China 1 2010 CHN East ~ Beijing 116.286 40.0495
#> # ... with 5 more rows, and 2 more variables: income <fct>, lending <fct>