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地级市数字经济水平测算.xlsx

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简介:
本文件为《地级市数字经济水平测算》,内含中国各主要地级市数字经济发展状况的数据分析与评估报告,旨在量化评价各地数字经济增长情况及发展差异。 根据赵涛等人(2020)的研究,本段落采用熵值法和主成分分析方法来评估城市数字经济水平,并提供了原始数据及测算结果。研究中包括了四种版本的两种计算方式,在八种不同情况下进行了数字经济水平的测算。

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  • .xlsx
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    本文件为《地级市数字经济水平测算》,内含中国各主要地级市数字经济发展状况的数据分析与评估报告,旨在量化评价各地数字经济增长情况及发展差异。 根据赵涛等人(2020)的研究,本段落采用熵值法和主成分分析方法来评估城市数字经济水平,并提供了原始数据及测算结果。研究中包括了四种版本的两种计算方式,在八种不同情况下进行了数字经济水平的测算。
  • 代码.do
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    本代码用于评估中国各主要地级市的数字经济发展水平,通过综合考量多个关键指标进行量化分析,旨在为政策制定和学术研究提供数据支持。 地级市数字经济指数-测算代码.do
  • 各省据集.dta
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    该数据集包含了中国各省份的数字经济相关统计数据,旨在提供一个全面的视角来评估和分析各地数字经济发展状况与差异。 数据年份:2011-2022年 样本范围:31个省份 数据样本:372条,无缺失值 数据整理:自主整理,包含熵值法和主成分测算两个版本 详细介绍可参考相关文章。
  • 2011至2019年间
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    本报告汇集了2011年至2019年期间中国各主要地级市在数字经济发展方面的关键统计数据与趋势分析。 2011-2019年地级市数字经济数据 1. 数据来源:各省年鉴、城市年鉴。 2. 时间跨度:2011年至2019年。 3. 指标说明: - 数字经济主成分 - 电信业务收入(万元) - 信息传输计算机服务和软件业人员数量 - 互联网宽带接入用户数(万户) - 移动电话用户数(万人) 普惠金融指数参考赵涛于2020年发表的文章整理而成,包括了从2011年至2019年间共计280个地级市的数字经济数据。具体计算公式如下: 数字经济主成分 = 普惠金融指数 × 0.6716 + 信息传输计算机服务和软件业人员数量 × 0.1896 + 互联网宽带接入用户数(万户)× 0.0865 + 移动电话用户数(万人)× 0.0358 + 电信业务收入(万元)× 0.0166
  • 发展指标面板
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    本研究聚焦于中国地级市数字经济的发展状况,通过构建一套全面的评价体系和收集详实的面板数据,旨在揭示各地在数字技术应用、数字化转型及数字经济产值等方面的差异与趋势。 ### 数字经济指数研究(地级市层面) 本项目旨在通过变异系数法、熵值法及主成分分析法对我国各地区数字经济进行综合评估,并利用整理好的面板数据开展相关测算工作。 **一、原始数据** - **文件格式**: Excel或Stata版本,见附件一 - **数据来源**: 中国城市统计年鉴、地级市统计年报和Wind数据库 部分缺失值已通过线性插值方法填补。具体指标包括:地区代码、年份(year)、省份(province)、城市(city)、经纬度;GDP及人均GDP;年末总人口数;信息传输计算机服务与软件业从业人数;年末单位从业人数;移动电话用户数量和电信业务总量等。 **二、基于变异系数法测算的地级市数字经济指数** - **文件格式**: Excel或Stata版本,见附件二 - 内容包括:测算数据及代码do file **三、基于熵值法测算的地级市数字经济指数** - **文件格式**: Excel或Stata版本,见附件三 - 内容包括:测算数据和代码do file **四、基于主成分分析法测算的地级市数字经济指数** - **文件格式**: Excel或Stata版本,见附件四 - 内容包括:测算数据及过程说明(主成分由SPSS估计所得) 以上各部分的数据与结果汇总为最终合集。
  • 金融发展分析_7aa8702c39cb10abe190b6be1a0adb33.xlsx
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    本文件为《地级市金融发展水平分析》研究报告,内含各城市金融发展的详细数据与评估结果,以Excel形式呈现。 地级市金融发展水平
  • 1950-2022年中国各年度均降据.xlsx
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    该文件包含了从1950年至2022年间中国所有地级市的年平均降雨量的数据记录,适用于气候研究与分析。 1950-2022年各地级市逐年平均降水数据 时间范围:1950年至2022年 指标描述:地级市逐年平均降水量 研究对象:360多个地级市 逐年的平均降水量是指当年的日降水量的年度均值,单位为米。这一气象参数对于评估各地水资源状况、农业灌溉需求以及制定防洪措施具有重要意义。 不同城市的年降水量会受到地理位置、地形特征和气候条件等因素的影响而产生显著差异。该数据可以用于地理研究及经济管理中的工具变量分析。