2023年各省1990至2023年间男女平均预期寿命.xlsx

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文件类型：XLSX

简介：
该Excel文件展示了自1990年至2023年中国各省份男女平均预期寿命的数据变化趋势，便于分析人口健康状况与地区差异。主要指标包括：行政区划代码、地区名称、长江经济带标识、经度、纬度、年份以及该地区的生产总值（以亿元为单位）和年末常住人口数量（以万人计）。除了上述列出的项目，本数据文件还包括了常用的年末常住人口数与地区生产总值（GDP），便于进行相关指标的人口及经济总量分析比较。时间跨度涵盖了从1990年至2023年的34年期间。该数据库收录全国共计31个省级行政区的数据，包括自治区和直辖市在内的所有省份和地区信息。此数据集提供了三种不同版本的Excel表格：原始宽面板（包含多年度指标差异导致的部分缺失值）、通过线性插值填充后的完整版以及基于ARIMA模型预测填补后的无缺失值版本。每种处理方式都有其独特的优势，其中ARIMA填补方法能够确保所有年份的数据完整性。上述三种不同数据集均在一个Excel文件中提供，并且经过验证确认这些信息真实可靠、可以正常使用。

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2023年各省1990至2023年间男女平均预期寿命.xlsx

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该Excel文件展示了自1990年至2023年中国各省份男女平均预期寿命的数据变化趋势，便于分析人口健康状况与地区差异。主要指标包括：行政区划代码、地区名称、长江经济带标识、经度、纬度、年份以及该地区的生产总值（以亿元为单位）和年末常住人口数量（以万人计）。除了上述列出的项目，本数据文件还包括了常用的年末常住人口数与地区生产总值（GDP），便于进行相关指标的人口及经济总量分析比较。时间跨度涵盖了从1990年至2023年的34年期间。该数据库收录全国共计31个省级行政区的数据，包括自治区和直辖市在内的所有省份和地区信息。此数据集提供了三种不同版本的Excel表格：原始宽面板（包含多年度指标差异导致的部分缺失值）、通过线性插值填充后的完整版以及基于ARIMA模型预测填补后的无缺失值版本。每种处理方式都有其独特的优势，其中ARIMA填补方法能够确保所有年份的数据完整性。上述三种不同数据集均在一个Excel文件中提供，并且经过验证确认这些信息真实可靠、可以正常使用。

1990-2023年各省石油、天然气和煤炭储量.xlsx

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本Excel文件包含自1990年至2023年中国各省份石油、天然气及煤炭的年度探明储量数据，适用于能源研究与分析。主要指标包括：行政区划代码、地区名称、是否位于长江经济带区域、经度、纬度、年份以及各年度的地区生产总值（亿元）与年末常住人口数量（万人）。此外，本数据集还提供了便于分析的人口和经济总量等常用统计指标。该数据的时间跨度为1990年至2023年共34年，并涵盖了全国范围内所有省级行政区的数据，包括自治区、直辖市等地域类型。为了方便用户使用与研究需求的多样性，我们提供了一个包含原始宽面板格式（存在缺失值）、线性插值处理后的版本以及通过ARIMA模型预测填补缺失数据生成的完整无缺省值版三个Excel表格文件包。特别说明： - 线性插值：根据已知年份的数据趋势进行中间年度的估算，形成连续的时间序列。 - ARIMA填补：利用区域内的历史时间序列信息对丢失的部分采取ARIMA模型预测方法来补充缺失数据点。

2023年及1990年各省人口数据（0-14岁、15-64岁、65岁及以上）.xlsx

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本文件包含中国各省份在1990年和2023年的详细人口统计数据，特别关注0至14岁、15至64岁及65岁以上的年龄段分布情况。主要指标包括：行政区划代码、地区名称、是否位于长江经济带区域、经度、纬度、年份、地区生产总值（亿元）、年末常住人口（万人）等。除了上述列出的指标外，本数据还包含年末常住人口和国内生产总值（GDP），便于相关研究者进行与人口及经济总量之间的分析比较。该数据的时间跨度为1990年至2023年，共计34年的记录；涵盖全国范围内的31个省级行政区划的数据。提供的Excel文件包括原始宽面板格式、线性插值处理后的版本以及采用ARIMA模型填补缺失值的完整版三个不同形式。其中，经过ARIMA预测填充后数据集内不含任何缺失信息。具体而言： - 线性插值：利用相邻年份间的数据趋势进行中间年度缺失项的估算。 - ARIMA填补：基于自回归积分滑动平均（ARIMA）模型，根据同一地区的连续时间序列数据来推测并补全丢失的信息。这些经过不同处理方式优化后的数据集真实可靠，并且已经过验证确认可用。

2023年与1990年各省份开通互联网宽带业务的行政村比例、互联网普及率、平均每个营业网点的服务人口及人均年发函量数据（1990-2023）.xlsx

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该Excel文件收录了1990年至2023年间，中国各省份在互联网宽带业务覆盖的行政村比例、互联网普及率、每个营业网点服务的人口数以及人均年发函量的数据变化情况。主要指标包括：行政区划代码、地区、是否位于长江经济带区域、经度、纬度、年份、地区生产总值（亿元）及年末常住人口（万人）。除了这些，数据文件还包括其它常用的人口与经济总量（GDP）相关指标。该数据的时间跨度为1990年至2023年，共计34年的记录。涵盖全国31个省级行政区的数据，包括自治区和直辖市。我们提供了三种版本的Excel数据文件：原始宽面板数据、线性插值处理过的数据以及ARIMA模型填补后的无缺失值数据。这些不同版本的数据为研究者提供了多种选择以适应不同的分析需求。对于缺失部分填充的方法： - 线性插值：这种方法利用已有的趋势对各年份间的数据进行合理推测。 - ARIMA填补：通过时间序列的预测技术来估计并补全缺失的信息，确保数据连贯性和可靠性。

2023年及1990年以来各省份全体居民、城镇居民和农村居民人均可支配收入.xlsx

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该Excel文件提供了自1990年起中国各省区市全体居民、城镇居民以及农村居民的人均可支配收入数据，涵盖至2023年的最新统计信息。主要指标包括：行政区划代码、地区名称、是否位于长江经济带区域、经度与纬度坐标、年份以及各年度的地区生产总值（以亿元为单位）和年末常住人口数量等。除了上述列出的主要指标，数据文件中还提供了年末常住人口数及GDP值，便于进行相关分析比较。该数据库涵盖了从1990年至2023年的全国31个省级行政区划的数据情况，包括自治区与直辖市在内的所有地区信息。本数据集包含三种版本的Excel表格：原始宽面板格式（可能含有缺失值）、线性插值处理后的版别以及利用ARIMA模型预测填补缺失值后形成的新版本。其中，经过ARIMA方法填充之后的数据表中没有遗漏项存在。对于缺省部分的具体补充说明如下： - 线性插补：依据已有的时间序列趋势进行中间年份数据的估算。 - ARIMA填充：通过建立ARIMA模型来预测并填补缺失值。以上三种不同的版本均存储于同一Excel文件内，且所有提供的信息来源可靠，经验证后可直接使用。

2008至2023年各省地方债务余额数据.zip

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该资料包包含了从2008年至2023年间中国各省份的地方政府债务余额统计数据，便于研究区域经济与财政状况。从2008年至2023年，中国各省的地方债务余额数据揭示了地方政府在这段时间内的财政状况及债务管理情况。这些数据来源于WIND金融数据库的整理，并涵盖了多个财务指标，包括政府债券的数量与余额、城投债的相关信息以及一系列关键的财政比率指标。在此期间，中国的省级地方政府债务总额呈现出上升趋势，这主要归因于各地政府在基础设施建设和服务提供方面的投入增加。通过发行地方和城投债券筹集资金的情况直接反映了这些活动的资金规模，并且债券余额占比这一指标也揭示了各省债务在其总体负债结构中的比重，对于评估潜在的财务风险至关重要。 GDP作为衡量经济总量的重要标准，与地方政府债务总额的关系有助于分析其是否处于可接受范围内。公共财政收入和支出则能够反映政府的财政实力及其开支规模，这对于理解地方偿还能力和识别潜在的风险具有重要意义。此外，债务负担率和负债率等指标直接反映了地方政府债务占GDP或总收入的比例；而财政自给率则是衡量地方政府财政独立性的关键因素之一。这些数据对于研究者、政策制定者以及投资者来说都极具价值，为他们提供了一个深入了解各地政府财务健康状况及可持续性问题的窗口。通过分析这些信息，各方可以更好地理解地方债务的实际影响，并据此提出有效的政策措施和投资策略。具体而言，财政决策者能够利用这份资料来规划合理的收支计划并实施适当的债务管理措施；投资者则可以通过评估偿债能力和财政状态来进行更明智的投资选择；而学者们也可以借助于这些数据开展深入的分析研究工作。所有这一切都将有助于推动中国地方政府债务问题的研究，并为政策制定和金融治理提供坚实的理论基础。考虑到中国的广阔地域以及各地经济发展水平的巨大差异，不同省份的地方政府债务余额也显示出了明显的区域特征。这种现象可能与地方经济发展的多样性、产业结构的不同特点以及其他因素如财政收入能力和本地化管理能力等密切相关。因此，在实施具体的债务策略时，地方政府需要充分考虑当地的实际情况来制定相应的政策。公开透明地披露这些数据不仅有助于增强市场的信心和政府的公信力，还能促进资源的有效配置，并且有利于推动更加广泛的财政体系改革以及提升整体治理水平。通过深入分析2008年至2023年间各省的地方债务余额情况，可以及时发现可能存在的风险并采取预防措施，从而支持中国宏观经济的持续健康发展。

2000-2023年各省城镇化率及水平数据

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该文档收录了中国从2000年至2023年的历年城镇化率和城市化发展水平的数据，覆盖全国各省份。从2000年到2023年的数据详细列出了中国各省的城镇化率及水平的变化情况。城镇化率是指某一地区城镇人口占总人口的比例，是衡量该地城镇化程度的关键指标之一。一个地区的城镇化水平通常反映了其社会经济结构、工业化进程以及居民生活质量等多个方面的状况。在这份统计数据中，我们可以看到各个省份城镇化率的发展趋势。自2000年以来，随着中国经济的快速发展，城镇化的步伐也在不断加快。各省的城镇化率普遍呈逐年上升的趋势，这主要得益于国家宏观政策的支持、区域发展战略的有效实施及城乡一体化措施的推进。然而，在不同省份之间存在显著差异：一些沿海发达地区的城镇化水平远高于内陆地区，这种差距反映了经济发展程度、地理环境和历史背景等多方面因素的影响。对于中国城镇化率的增长趋势及其背后的原因，可以从以下几个角度进行分析。首先，经济的发展促进了人口向城镇迁移的趋势；随着城市提供的就业机会增加及收入提升，吸引了众多农村居民迁入。其次，国家出台了一系列促进城镇化的政策举措，如小城镇发展战略和新型城镇化建设等措施为城镇化进程提供了有力的政策支持。再者，在基础设施方面，例如交通、通讯以及公共服务设施的发展和完善也极大地推动了城镇化水平的增长。除了关注总体增长率之外，文章还可能探讨在快速城市化过程中遇到的一些问题与挑战：比如人口增长带来的公共资源短缺矛盾、“城市病”现象（如环境污染和交通拥堵）的出现，还有如何应对这些由迅速城镇化的进程所带来的城市管理难题等。此外，随着城镇化率上升而产生的社会结构变化也值得注意。这包括生活方式的变化、消费模式升级以及阶层变动等方面的影响。同时，城镇化水平提高还与区域间发展平衡性紧密相关联：它涉及到缩小城乡差距并促进整个社会的和谐进步。文章最后可能会对未来中国城镇化的方向和趋势进行展望，并探讨如何在新的发展阶段中实现新型工业化、信息化及农业现代化的同时推进城镇化进程以及怎样才能更有效地推动可持续发展目标的达成。这份数据不仅记录了中国的城镇化历史，还为未来的发展路径提供了参考依据。对于研究者来说，它具有重要的价值意义。

省级面板数据集（2004-2023年）.xlsx

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本数据集包含自2004年至2023年中国各省份年度经济、社会及发展相关指标，为研究区域经济发展提供详实的数据支持。包含指标及样例数据详见文章。

2011-2023年中国各省数字普惠金融指数数据.xlsx

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该Excel文件收录了2011年至2023年期间中国各省份在数字普惠金融领域的年度发展指数数据，涵盖账户、支付、借款等多个维度，旨在评估和分析我国普惠金融的发展状况与地区差异。 2011年至2023年期间的数据涵盖了中国31个省份的数字普惠金融指数、数字金融覆盖广度指数、数字金融使用深度指数以及普惠金融数字化程度指数等指标。其中，数字金融使用深度指数进一步细分为支付、保险、货币基金、信用服务、投资和信贷等多个分类。这些数据旨在评估各个地区在推动和发展数字普惠金融服务方面的成就与进展，并通过具体的量化指标来衡量人们获取并利用各类数字金融服务的普及度及便利性。这不仅有助于了解当前我国各省份在数字金融领域的现状，也为未来相关政策制定提供了重要的参考依据。