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数字经济的工具变量：1984年邮局电话机数量与互联网用户数（时间序列）

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简介：
本文探讨了使用1984年的邮局电话机数量作为工具变量来分析其后互联网用户增长的时间序列数据，探究两者间的因果关系。 根据黄慧群等人文章的参考，数字经济的工具变量可以通过以下两个数据来构造：1984年的邮局或电话机数量（这是一个截面数据）；以及互联网用户数（这是一个时间序列数据）。将这两个数据相乘后可以得到一个面板数据，即为用于分析的数字经济工具变量。大家可以根据需要自行选取这些数据进行研究。

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  • 数字经济的工具变量：1984年邮局电话机数量与互联网用户数（时间序列）
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    本文探讨了使用1984年的邮局电话机数量作为工具变量来分析其后互联网用户增长的时间序列数据，探究两者间的因果关系。 根据黄慧群等人文章的参考，数字经济的工具变量可以通过以下两个数据来构造：1984年的邮局或电话机数量（这是一个截面数据）；以及互联网用户数（这是一个时间序列数据）。将这两个数据相乘后可以得到一个面板数据，即为用于分析的数字经济工具变量。大家可以根据需要自行选取这些数据进行研究。
  • 工具变量：1984年邮局数量、邮电业务量及固定电话数减去互联网用户数加信息技术服务
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    本研究运用1984年的邮局数量和邮电业务数据作为工具变量，分析了固定电话普及率与互联网用户减少以及信息技术服务业增长之间的关系。 各地区1984年每万人电话数与上一年全国互联网用户数量的交互项作为工具变量（IV），替代数字经济使用两阶段最小二乘估计（2SLS）解决内生性问题。
  • 1984年各城市数字金融工具变量：固定电话与邮局数量
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    本文研究1984年中国各城市的固定电话和邮局数量作为数字金融的早期指标，采用工具变量法分析其对经济发展的影响。 时间维度为2014年至2020年，以及固定的时间点1984年的数据包括各城市中的固定电话数量和邮局数量。此外，在同一时间段内还涉及到了数字金融工具的变量分析，并且考虑了上一年全国互联网用户的统计数据（单位：万人），具体覆盖时间为2013年至2019年。
  • 互联网发展指标的工具变量：1984年的百万人邮局数量与每百人的固定电话数量
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    本文探讨了使用1984年每百万人口中邮局的数量和早期固定电话普及率作为互联网发展的工具变量，分析其对当前互联网影响的效果及机制。 本段落参考黄群慧（2019）的研究，收集了31个省的互联网发展指数工具变量数据，即通过1984年的百万人邮局数和每百人固定电话数构建的互联网发展指数工具变量。由于缺乏互联网投资额的数据，借鉴孙伟增（2021）的方法，使用全国信息技术服务收入来替代互联网投资额进行计算。同时收集了2010年至2020年间的互联网用户数量指标。
  • 1984年邮政局数量及固定电话数量.xlsx
    优质
    该Excel文件包含1984年中国邮政局的数量及其分布详情，以及同年全国各地区的固定电话安装情况的数据统计。 在数字经济领域的研究中，固定电话数量和邮局数量曾被广泛用作工具变量。然而，随着互联网技术的迅速发展及信息技术的不断变革，这些传统通信手段对制造业企业生产率的影响正在逐渐消失。目前来看，固定电话与邮局的数量已难以对企业层面的实际产出产生显著影响。因此，在控制其他相关因素后，选取历史上固定电话数量和邮局数量作为工具变量在一定程度上满足了排他性要求。
  • GE新至2022：助力数字经济的实用工具变量！涵盖地级市及省级，1984年的固定电话与邮局数据
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    GE新至2022提供实用工具变量，支持中国各省市数字经济发展研究。包含详尽的地级市及省级1984年固定电话与邮局统计数据，助力深入分析和洞察。 更新至2022年：数字经济常用工具变量！包括1984年起的地级市固定电话数量、邮局数量、邮电业务总量及年末总人口数据，并计算了每百人拥有固定电话数和每百人拥有的邮局数量，涵盖全国所有31个省份的296个地级市，无缺失值。附赠各地市级层面交乘项（即10-22年*上一年全国互联网用户数）及省级层面交乘项（即11-20年*上一年全国信息技术服务收入），可以直接使用。 参考文献：赵涛,张智,梁上坤.数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据[J].管理世界,2020,36(10):65-76.
  • 单变量时间序列数据集 | 时间序列预测
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    简介：本数据集专注于单变量时间序列分析与预测，提供丰富的历史观测值，适用于研究趋势、季节性变化及异常检测等应用。 需要一个单变量时间序列的公开数据集，文件格式为.csv。该数据集中包含两个字段：Datetime和AEP_MW，并且时间间隔是每小时。
  • PChangeTime：数字时间与标准时间互转工具
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    PChangeTime是一款便捷实用的时间转换软件，能够快速准确地在数字时间和标准时间之间进行切换，满足用户的多样化需求。 PChangeTime 是一个用于转换数字时间和标准时间的工具，在日常生活中经常需要进行这样的时间转换。
  • 128个单变量时间序列的UCR数据集
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    此简介介绍了一个包含128个单变量时间序列的数据集，该数据集遵循UCR（University of California Riverside）格式，广泛应用于时间序列分析与机器学习研究。 128个单变量时间序列数据的UCR数据集可以用于进行时间序列分类等任务，包含多种类型的单变量时间序列数据。解压密码为attempttoclassify或someone。