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最新汇总!全国各省电子商务发展指数面板数据(1990-2022年)

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简介:
本资料汇编提供了自1990年至2022年间中国各省份电子商务发展的全面指数数据,涵盖行业成长、市场规模及政策影响等关键指标。 1. 资源内容:本段落档包含今年全新整理的资料,经过精心编排,可以放心引用。数据来源于权威渠道,在控制变量方面具有较高的准确性,适合用于撰写论文进行实证研究,并且不存在数据造假的问题。 2. 代码特点:这些资源是今年最新发布的,由人工仔细整理而成,确保了高质量和可靠性。与同类资料相比,本套材料的控制变量更为精准,非常适合用作学术写作中的实证依据,可以有效避免因数据问题而带来的困扰或风险。 3. 使用对象:无论是大学生、本科生还是研究生初学者都可以轻松上手使用这些资源进行学习研究工作。该文档涵盖经济学、地理学、城市规划与城市管理等多个领域的内容,能够满足不同层次学生的需求,并为他们提供强有力的支持和帮助。

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客服
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  • 1990-2022
    优质
    本资料汇编提供了自1990年至2022年间中国各省份电子商务发展的全面指数数据,涵盖行业成长、市场规模及政策影响等关键指标。 1. 资源内容:本段落档包含今年全新整理的资料,经过精心编排,可以放心引用。数据来源于权威渠道,在控制变量方面具有较高的准确性,适合用于撰写论文进行实证研究,并且不存在数据造假的问题。 2. 代码特点:这些资源是今年最新发布的,由人工仔细整理而成,确保了高质量和可靠性。与同类资料相比,本套材料的控制变量更为精准,非常适合用作学术写作中的实证依据,可以有效避免因数据问题而带来的困扰或风险。 3. 使用对象:无论是大学生、本科生还是研究生初学者都可以轻松上手使用这些资源进行学习研究工作。该文档涵盖经济学、地理学、城市规划与城市管理等多个领域的内容,能够满足不同层次学生的需求,并为他们提供强有力的支持和帮助。
  • 1990-2022).rar
    优质
    该资料包含自1990年至2022年中国各省份的电子商务发展指数数据,涵盖交易规模、用户数量及行业分布等关键指标,适合研究中国电商发展历程和趋势。 中国各省的电商指数数据基于阿里研究院从阿里巴巴平台获取的大规模数据进行分析,涵盖了网商指数与网购指数两个方面,全面直观地反映了各省份电子商务的发展水平。这些数据分析采用的是熵值法。 具体来说: 1. 一级指标包括:网商指数(权重0.5)和网购指数(权重0.5) 2. 二级指标进一步细分为: - 网商指数下的两个子项,即网商密度指数(权重0.3)、网商交易水平指数(权重0.2) - 网购指数下的两个子项,即网购密度指数(权重0.3)和网购消费水平指数(权重0.2) 计算方法如下: - **网商密度指数**:取B2B网商密度与零售网商密度的平均值。其中,B2B网商密度等于该省内的B2B网站数量除以人口总数;零售网商密度则为零售型网络商家的数量除以总人口数。 - **网商交易水平指数**:计算全年成交额超过人民币24万元的零售商占所有零售商的比例。 - **网购密度指数**:指一个地区内进行网上购物的人口比例,即该省内的网购消费者数量除以其总人口数所得的结果。 - **网购消费水平指数**:衡量每年在阿里巴巴平台上花费超过1万元人民币的消费者的占比。 以上数据经过标准化处理后,使得不同省份之间的比较成为可能,并且可以观察到这些指标随时间的变化趋势。此外,这项研究的数据来源权威、详实可靠,由中国经济研究资料室精心整理和发布。
  • 1990-2022).xlsx
    优质
    该文件包含了自1990年至2022年中国各省份电子商务发展的详细数据和分析指标,旨在全面展示电商行业的地域发展差异与趋势。 资源内容为今年全新整理的手工数据,可放心引用且来自权威渠道,并已明确标注《数据来源》。相较于其他控制变量的数据,这些数据更为准确,适合用于撰写论文进行实证分析,不会出现数据造假问题。 该资源适用于大学生、本科生和研究生初学者使用,易于上手操作。 此资源可用于经济学、地理学、城市规划与研究、公共政策与管理以及社会学等课程中引用。
  • 1990-2022要素生产率.xlsx
    优质
    该Excel文件包含自1990年至2022年各年度中国各省的全要素生产率数据,适用于研究中国经济增长、地区发展差异及技术进步影响。 1990-2022年各省全要素生产率数据(仅结果): 时间:1990年至2022年。 指标包括地区、年份以及以下几种测算方法的计算结果:OLS、FE(固定效应)、RE(随机效应)、DGMM(动态广义矩估计法)、SGMM(系统广义矩估计法)、SFA1至SFA3及SFA3D(多种数据包络分析模型)、TFE(转换前沿效率)和非参数法。 范围:涵盖全国31个省份的数据。 计算说明: - 产出指标采用实际GDP衡量; - 投入指标包括资本存量,通过永续盘存法核算,并设定折旧率为9.6%(参考张军等的研究成果); - 数据已经过价格指数平减处理以消除通货膨胀影响。 计算方法:使用OLS、固定效应模型、随机效应模型及参数与非参数估算等多种统计技术进行测算。 说明:本数据仅提供各年度的最终结果,不包含中间过程和详细分析。
  • 2012-2022字经济(含18项标)
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    该资料汇集了2012年至2022年间中国各省份关于数字经济的详细统计数据,涵盖包括规模、增速等在内的18个关键指标。 2012-2022年全国各省数字经济相关指标数据合集(包含18个指标) 时间范围:2012年至2022年 主要指标: 1. 地区、year 2. 互联网接入端口数 3. 互联网宽带接入用户数 4. 互联网域名数量 5. 移动电话普及率 6. 长途光缆线路长度(以万公里计) 7. 软件业务收入占GDP比重 8. 电信业务总量占GDP比重 9. 电子商务交易活动企业比例(2012年数据缺失) 10. 企业电子商务占GDP比重(2012年数据缺失) 11. 每百人使用计算机数(2012年数据缺失) 12. 每百家企业拥有网站数量(2012年数据缺失) 13. 快递业务量 14. 数字普惠金融指数 15. 规模以上工业企业R&D人员折合全时当量(以人年计) 16. 规模以上工业企业R&D经费(以万元计) 17. 规模以上工业企业R&D项目(课题)数(2021年前的数据,单位为项) 18. 技术合同成交总额(以万元计) 19. 专利申请授权数量 数据来源:国家统计局、统计年鉴 覆盖范围:全国31个省区市
  • 2011-2022份产业就业人
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    本数据集收录了2011年至2022年间中国各省份的主要产业就业人数情况,涵盖制造业、服务业等多个领域,提供最新的年度统计信息。 这段文本描述了一份关于全国各省就业人数的数据资源。 **数据特点:** 这份资源是今年新整理的,并且经过手工精心处理,确保引用安全无误。其数据来源权威可靠,在控制变量方面尤为准确,非常适合用于撰写论文进行实证研究,不会存在数据造假的问题。 **适用对象:** 该资料适合大学生、本科生和研究生使用,尤其适用于初学者,易于上手操作。 **课程应用范围包括但不限于:** - 经济学 - 地理学 - 城市规划与城市研究 - 公共政策与管理 - 社会学 - 商业与管理 **数据详情如下:** 一、 **数据名称**: 全国各省就业人数及分三次产业的就业人数。 二、 **覆盖范围**: 31个省份(包括西藏)。 三、 **数据来源**: 主要来源于中国统计年鉴以及各个省的统计年鉴。对于2010和2019年的未分区统计数据,通过查找各省的相关资料进行补充;黑龙江在某些年度的数据缺失,则使用前瞻网提供的信息作为替代。 四、**时间跨度**: 从2011年至2022年。 五、 **主要指标**: 省份名称、行政代码、具体年份、总就业人员数(单位:万人)、第一产业的就业人数(单位:万人)、第二产业的就业人数(单位:万人)以及第三产业的就业人数(单位:万人)。
  • 1980-2022市区县PM2.5浓度-布.zip
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    该资料为《1980-2022年中国各省市区县PM2.5浓度面板数据》,包含过去四十余年全国各地区PM2.5浓度记录,旨在研究空气质量变化趋势。最新版本现已发布。 1980-2022年全国各省、市、县(区)PM2.5浓度面板数据已最新出炉。