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中国各省份电子商务指数数据（1990-2022年）.rar

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简介：
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。

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  • 中国各省份电子商务指数数据（1990-2022年）.rar
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    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。
     
  • 中国各省份电子商务指数数据（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。
     
  • 全国各省电子商务发展指数面板数据（1990-2022年）
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    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。
     
  • 1990-2021年中国各省份城市化进程数据
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    本资料集收录了自1990年至2021年间中国各省份的城市化发展统计数据，涵盖人口迁移、城市建设等多维度信息。 本段落涉及全国31个省份的指标数据，包括城镇常住人口数（万人）、常住人口总数（万人）以及城市化水平衡量标准：城市化率=本地区城镇人口/总人口。参考文献《人口老龄化的产业结构升级效应研究》中指出，采用城镇人口占总人口比重来评估城市化水平。部分年份的数据缺失，采用了线性插值法和ARIMA模型进行填补，并提供了原始数据、经过线性插值处理后的数据以及使用ARIMA方法填补的版本。具体缺失情况可在提供的链接内查看数据预览，其中标黄的部分表示缺失值。提取码为p033。
     
  • 1990-2022年中国各省全要素生产率数据.xlsx
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    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。
     
  • 中国各省份和地级市的绿色金融数据（1990-2022）
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    本数据集收集并整理了自1990年至2022年间，我国各省份及地级市在绿色金融领域的详细信息，包括但不限于绿色信贷、绿色债券等多个方面。 二、数据来源包括国家统计局发布的各类统计数据、各省市统计年鉴以及环境状况公报，《中国科技统计年鉴》《中国金融年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国能源统计年鉴》等专业统计年鉴，中国人民银行网站以及其他权威机构的官方网站和上市公司官网及年报。 三、时间跨度 各省绿色金融指数的数据涵盖1990年至2021年间；各地级市绿色金融指数则从2000年开始至2022年底为止。 四、数据范围 本研究涵盖了中国所有省以及地级市的统计数据和信息。 五、数据介绍 在计算各省及地级市的绿色金融指数时，采用熵值法进行综合评价。参考文献包括： 1. 周亚军,陈丰泽撰写的《绿色金融与绿色全要素生产率:环境规制调节下的碳减排效应》发表于《生态经济》，2023年第8期。 2. 周肖肖、贾梦雨和赵鑫的论文《绿色金融助推企业绿色技术创新的演化博弈动态分析和实证研究》刊登在《中国工业经济》，2023年6月刊。 3. 刘华珂与何春合作的文章《绿色金融促进城市经济高质量发展的机制与检验——来自中国272个地级市的经验证据》见于《投资研究》，2021年第7期。
     
  • 1990-2021年中国各省外商直接投资数据.xls
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    本Excel文件包含自1990年至2021年间中国各省份接收的外商直接投资年度数据，涵盖总额及行业分布等信息。 1990年至2021年全国各省的外商直接投资水平涵盖了30个省份的数据（西藏除外）。指标包括：行政区划代码、是否位于长江经济带区域标识、年度时间跨度、所属地区名称、地理坐标经纬度信息、各地区的国内生产总值（GDP，以亿元为单位）、以及用美元和人民币表示的外国直接投资额。外商直接投资水平通过计算外资占该省GDP的比例来衡量。 在原始数据中存在一些缺失值的情况： - 2021年缺少吉林、浙江、福建、湖北、湖南、广东、广西、海南、贵州、云南（西藏）、陕西和甘肃的数据； - 吉林从2017年至2021年的数据完全缺失，而湖北省则在1998年前后有部分年度的空白记录； - 广东省缺少了最近几年即自2018年以来的信息； - 一些特定年份中，广西于2020年、宁夏分别在1990年、1996年和1997年的数据缺失； - 青海则是在最早的统计年度（也就是1990）时没有记录。 这些缺失值通过线性插值法或ARIMA模型进行了填补处理。原始文件包括未经修改的初始数值，以及经过不同方法补全后的版本。 以上描述涵盖了原文的主要内容，并未增加额外信息或者改变原意。
     
  • 1997-2022年中国各省份樊纲市场化指数
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    该研究通过分析1997年至2022年间中国各省份数据，评估了经济学家樊纲提出的市场化指数变化趋势及其对中国经济区域发展的影响。 中国分省份市场化指数（简称“市场化指数”）是一个衡量全国各省、自治区及直辖市在1997年至2019年期间市场化进程的指标体系，涵盖了31个省区市在这段时期内的总体评分与排序，以及各方面和具体细分领域的评分与排名。尽管西藏地区部分年度的数据暂缺，但该指数已广泛应用于研究中。 市面上大多数数据来源于樊纲发布的中国市场化指数报告，并据此推算出未公开年份的信息。然而，由于这些纸质版报告每隔几年会更换一次计算基期的年份，导致不同时间点提供的指数不具备直接对比性。因此，在进行跨年度分析时建议使用原始数据中的可比指标。 鉴于外部治理环境的发展具有持续性和稳定性，我们可以采用历年来的平均增长率来预测未公开年度的数据（2020-2022年）。 本资源包含以下内容： 1. 初始数据 2. 计算代码 3. 参考文献 4. 最终数据 该市场化指数已根据上述方法补充了从1997年至2022年的完整数据。同时，也提供了涵盖同一时间段内的总指数和各分项指标的全面资料。
     
  • 1990-2022年中国各省及地级市绿色金融指数.txt
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    本研究分析了1990年至2022年间中国各省份及主要地级市在绿色金融领域的表现和发展趋势，涵盖政策支持、市场活跃度等多个维度。 文件数量较多，因此将数据存放在网盘上。TXT文件内包含下载链接及提取码，并且这些链接永久有效。如果出现失效情况，会第一时间进行补充更新。样例数据及详细介绍可以在相关文章中找到。
     
  • 中国各省份绿色税收数据（2007-2022年）.xls
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    本文件包含了中国自2007年至2022年间各省份的绿色税收详细数据，旨在分析和展示我国绿色经济的发展趋势。 1. 资源内容包含今年全新整理的手工数据，引用放心可靠，数据来自权威来源，并且控制变量的数据准确性较高，适合用于论文实证研究中。 2. 该资源适用于大学生、本科生以及研究生等初学者使用，容易上手操作。 3. 可应用于经济学、地理学、城市规划与城市研究、公共政策与管理、社会学和商业与管理等相关课程。 ## 数据指标说明 绿色税收是指以保护环境、合理开发利用自然资源、推进绿色生产和消费为目标而对特定行为或产品征收的税费。