（1）试使用不放回简单随机抽样从数据集data中抽取2000家企业，估计该省份企业 （3）使用（1）抽取的样本数据，估计该省份地级市代码（city）为“A”的企业数量占比及其抽样相对标准误差，以及95%置信水平下的置信区间。

好的，根据您提供的信息，我可以为您回答这个问题。

首先，我们需要使用不放回简单随机抽样从数据集data中抽取2000家企业。由于您未提供数据集的具体信息，因此我无法为您提供具体的代码实现。不过，不放回简单随机抽样的实现可以参考以下步骤：

1. 确定总体大小$N$，即数据集中的企业总数；
2. 确定样本大小$n$，即需要抽取的企业数量；
3. 使用随机数生成器生成$n$个介于1和$N$之间的随机整数，作为抽样的企业编号；
4. 从数据集中选取这些企业作为样本。

抽样完成后，我们可以计算样本中属于该省份地级市代码为“A”的企业数量及样本总数。假设样本中共有2000家企业，其中地级市代码为“A”的有400家企业。因此，该样本中地级市代码为“A”的企业数量占比为20%。

接下来，我们可以计算该占比的抽样相对标准误差和置信区间。由于样本大小较大，我们可以使用正态分布来进行计算。抽样相对标准误差可以用以下公式进行计算：

$$RSE = \frac{SE}{\bar{x}}$$

其中，$SE$表示标准误差，$\bar{x}$表示样本均值。在本例中，样本均值为20%，标准误差可以通过以下公式进行计算：

$$SE = \sqrt{\frac{p(1-p)}{n}}$$

其中，$p$表示总体中地级市代码为“A”的企业数量占比，$n$表示样本大小。在本例中，$p$为未知，我们可以使用样本中地级市代码为“A”的企业数量占比20%来作为$p$的估计值，$n$为2000。因此，标准误差为：

$$SE = \sqrt{\frac{0.2(1-0.2)}{2000}} = 0.0090$$

将标准误差代入相对标准误差公式得：

$$RSE = \frac{0.0090}{0.2} = 0.045$$

因此，该样本中地级市代码为“A”的企业数量占比的抽样相对标准误差为4.5%。

最后，我们可以计算该占比在95%置信水平下的置信区间。在95%置信水平下，正态分布的上下分位点分别为1.96和-1.96。因此，95%置信区间可以计算为：

$$CI = \bar{x} \pm z_{\alpha/2} \times SE$$

其中，$\bar{x}$表示样本均值，$z_{\alpha/2}$表示正态分布的上分位点，$SE$表示标准误差。将相应的值代入公式，可得到95%置信区间为：

$$CI = 0.2 \pm 1.96 \times 0.0090 = (0.182, 0.218)$$

因此，在95%置信水平下，该省份地级市代码为“A”的企业数量占比的置信区间为18.2%至21.8%。