Advertisement

省级-研究与试验发展R&D内部经费支出数据(2000-2023年)

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:RAR


简介:
研究与实验开发(Research and Experimental Development,简称为R&D)部门的内部经费开支是指统计调查机构在报告期间用于在其内部实施基础研究、应用研究和实验开发等活动的实际花费。其中‘内部’一词表明这些开支是由统计调查机构自身提供的,并不包括接受其他机构委托进行相关研究而产生的费用(这部分属于‘受托性R&D经费开支’)。数据编码 省份 年度 研究与实验开发(R&D)部门内部分支预算(万元)

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • -R&D2000-2023
    优质
    研究与实验开发(Research and Experimental Development,简称为R&D)部门的内部经费开支是指统计调查机构在报告期间用于在其内部实施基础研究、应用研究和实验开发等活动的实际花费。其中‘内部’一词表明这些开支是由统计调查机构自身提供的,并不包括接受其他机构委托进行相关研究而产生的费用(这部分属于‘受托性R&D经费开支’)。数据编码 省份 年度 研究与实验开发(R&D)部门内部分支预算(万元)
  • -R&D2000-2023
    优质
    研究与实验开发(Research and Experimental Development,简称为R&D)部门的内部经费开支是指统计调查机构在报告期间用于在其内部实施基础研究、应用研究和实验开发等活动的实际花费。其中‘内部’一词表明这些开支是由统计调查机构自身提供的,并不包括接受其他机构委托进行相关研究而产生的费用(这部分属于‘受托性R&D经费开支’)。数据编码 省份 年度 研究与实验开发(R&D)部门内部分支预算(万元)
  • -R&D2000-2023
    优质
    研究与实验开发(Research and Experimental Development,简称为R&D)部门的内部经费开支是指统计调查机构在报告期间用于在其内部实施基础研究、应用研究和实验开发等活动的实际花费。其中‘内部’一词表明这些开支是由统计调查机构自身提供的,并不包括接受其他机构委托进行相关研究而产生的费用(这部分属于‘受托性R&D经费开支’)。数据编码 省份 年度 研究与实验开发(R&D)部门内部分支预算(万元)
  • 中国31个份的R&D(1989-2020
    优质
    该数据集展示了自1989年至2020年中国各省份在研究与试验发展(R&D)领域的经费投入情况,涵盖基础研究、应用研究和发展实验等多方面。 数据来源为科技统计年鉴1991年至2021年的记录。该资料包含R&D经费内部支出的数据指标,并以EXCEL表格的形式呈现。 具体地区包括全国(从1989年至2020年)、东部地区(自1999年起至2020年止)、中部地区和西部地区的数据范围同样为1999年至2020年间;东北地区的记录则始于1989年并持续到2020年。此外,重庆市的数据从1997年开始统计直至2020年底,并且还有另外30个省市的R&D经费内部支出数据均覆盖了自1989年起至2020年的期间。
  • 1999-2022R&D
    优质
    本资料汇集了1999年至2022年间中国各省份研究与发展(R&D)经费内部支出的数据,详尽展示了各地科研投入的变化趋势与分布情况。 1999-2022年各省研究与试验发展经费内部支出数据如下: 时间范围:1999年至2022年 来源:整理自科技统计数据 指标名称:研究与试验发展经费内部支出(R&D经费内部支出,研发经费内部支出) 统计范围:全国、东部地区、西部地区、中部地区及31省 数据完整情况:无缺失
  • (1999-2023)(+++R&D)人均效能水平(全样本参
    优质
    时间跨度为1999至2023年间段, 数据来源标注为科技NJ, 主要指标包括研究与试验发展人员全时当量以及研发人员全时当量, 涵盖全国范围内的各省级行政区, 包括东部地区、西部地区以及中部地区的具体数据, 所有记录均未出现缺失情况。
  • 中国34个2000-2021规模以上工业企业R&D.xlsx
    优质
    该Excel文件包含了中国从2000年至2021年间,全国34个省份(包括自治区、直辖市和特别行政区)的规模以上工业企业研发投入(R&D)的内部支出数据。 数据年度范围为2000年至2021年,涵盖了全国34个省份(包括港澳台地区),共计有22年的年度数据。 提供的Excel数据文件包包含原始数据、线性插值处理后的版本以及ARIMA填补的完整版三个版本。其中: - 原始数据由于各年度指标不同可能存在缺失值。 - 线性插值:通过利用已有的线性趋势,对中间年份的数据进行填充,从而生成了一个没有空缺的线性插值版数据集。这是学术研究中最常用的填补方法之一。 - ARIMA回归填补:基于ARIMA模型,根据同一地区的时间序列信息来预测并补充缺失的部分,最终实现无任何缺失值的理想状态。 以上为不同版本的数据处理方式说明。
  • 2000-2023中国各济高质量.xls
    优质
    该Excel文件收录了中国自2000年至2023年各省份的经济高质量发展相关数据,涵盖GDP总量、增速及结构变化等关键指标。 经济高质量发展是适应经济发展新常态的主动选择,体现了创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念。这种发展模式坚持以人民为中心的发展思想,旨在满足人民群众对美好生活的日益增长的需求。本数据库提供了关于创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展和共享发展的五个方面的数据供参考。