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2002年至2019年，地级市商品房的平均销售价格数据(zip文件)。

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简介：
从2002年到2019年，商品房的平均销售价格（按地级市划分）被广泛应用于对房价整体水平的学术研究。 值得注意的是，该数据系列自2002年起便拥有相对完整的统计信息。 然而，需要指出的是，在部分地级市中，例如西藏和贵州等地区，存在着大量的数据缺失。尽管如此，考虑到这些地区作为全国样本的代表性，我们认为这些缺失数据并不足以显著影响最终的估计结果。总共有6个Excel文件包含了这些未经处理的原始数据来源，来自国家信息中心房地产网。

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  • 2002-2019年间中国地级市商品房平均售价数据.zip
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    本资料集包含了2002年至2019年期间中国各主要地级市的商品房平均销售价格数据，为房地产市场研究和分析提供了详实的数据支持。 2002年至2019年商品房平均销售价格（地级市）数据用于研究房价水平。自2002年起，该数据的完整度较好，但西藏、贵州等地的部分地区存在大量缺失值。尽管如此，在作为全国样本进行分析时，这些缺漏对整体估计结果的影响不大。每个指标的数据分布在六个Excel文件中，并且是未经处理的原始数据来源为国家信息中心房地产网。
     
  • 2002至2020年全国296个地级市的房价及商品房销售额与销售面积数据
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    该资料包含了从2002年至2020年间，中国296个地级市详细的房价、商品房销售额和销售面积的数据记录。 我们分享全国地级市层面的房价、销售面积及销售额共6个指标的数据。这些数据来源于CEIC数据库，并经过手工整理合并后提供给大家。力求确保所有数据可靠且有据可查。 本次分享包括8个文件，其中包含6个原始Excel文件和2个最终整理好的Excel版本（考虑到并非所有人都会使用Stata）。 对于数据的结构及质量： 1. 图二展示了每个年份的地级市数量以及具体有哪些地级市。 2. 关于数据的质量问题，在图三中也进行了公开说明。例如，从2002年至2004年的“商品房销售价格住宅”和“商品房销售额住宅”这两个变量的数据缺失是因为数据库本身就没有提供这些信息，并非可以凭空创造的。 总体而言，其余各年份及变量的数据质量非常高，基本没有缺失值；而且随着时间推移（即年份数越大），数据的质量也越高。
     
  • 南京市2009年至2017年的房价数据
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    本数据集包含了南京市从2009年到2017年间详细的房价信息，包括各区房价走势、均价变化等，为房地产研究提供重要参考。 标题“南京市2009-2017年房价数据”涵盖了城市房价分析的主要知识点，并专注于南京这一特定城市的详细研究。此描述中的“包括xls表格和南京市行政区划的shp文件”，揭示了该数据集的具体内容及其应用，涉及到了地理信息系统（GIS）技术和统计数据分析。 首先，在Excel数据处理方面，“HousePriceNanjing_2009-2017.xls”是一个存储结构化房价信息的数据表。用户可以使用Microsoft Excel或类似的电子表格软件来打开和分析这些文件，包括计算平均值、中位数、趋势以及增长率等关键指标。 其次，在GIS基础方面，“NanjingBND.shp” 是一个Shapefile格式的地理矢量数据文件，通常用于存储诸如行政区划边界的地理空间信息。这种类型的文件常被用在地理信息系统（如QGIS或ArcGIS）中展示南京市的不同区域划分情况，并且能够进行进一步的空间分析。 结合房价数据和GIS技术，用户可以将房价与地理位置关联起来，在地图上可视化不同地区的房价差异，为房地产投资提供决策支持。 此外，通过对比2009年至2017年的房价趋势，研究者能更好地理解南京地区房产市场的周期性和季节性变化。同时还可以分析影响房价的因素如地段、交通和配套设施等，并建立多元线性回归模型或时间序列模型来预测未来的市场走势。 最后，利用GIS空间分析技术可以深入探讨诸如距离特定设施（例如学校和医院）一定范围内的房价波动以及交通便利度对房地产价格的影响等问题。整体而言，该数据集为学者、政策制定者及投资者提供了丰富的研究材料，并且从经济角度与地理视角共同解析了南京市的房产市场动态。
     
  • 2000-2022年全国35个省市居民与工商业平均销售电价数据
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    本数据集涵盖了中国从2000年至2022年间，包括所有省份及直辖市在内的居民和工商业领域平均销售电价的全面记录。 2000年至2022年全国35个省市的居民电价和工商业电价数据单位为元/MWh。这些数据来源于中国电力企业联合会、Wind数据库以及EPS数据库，具体数据如图所示。
     
  • 2011至2019年间地级市的数字经济数据
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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
     
  • 【1990年至2022年】地级市人均GDP数据集（Excel+SHP）.txt
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    本数据集包含自1990年至2022年中国各省市地级市的人均GDP数值，以Excel表格形式呈现，并附带SHP文件便于空间分析和地图绘制。 因文件较多，数据存放于网盘内，并附有下载链接及提取码，永久有效。 这份资源是一份关于中国地级市人均GDP的数据集，时间跨度从1990年至2022年，并且包含了两种格式：Excel和Shapefile (shp)。接下来我们将从以下几个方面进行深入探讨： ### 一、数据集概述 #### 时间范围： 该数据集的时间跨度为1990年至2022年，这为我们提供了一个长达32年的观察窗口，有助于我们了解中国地级市经济发展的长期趋势。 #### 数据格式： - **Excel**：通常用于存储表格数据，便于进行数据分析、处理以及可视化展示。 - **Shapefile (shp)**：这是一种常见的地理信息系统（GIS）文件格式，主要用于存储地理位置信息。通过Shapefile，用户可以将地理空间数据与统计信息相结合，从而实现更高级的空间分析。 #### 下载方式： 数据集可通过网盘下载，并提供了具体链接和提取码。 ### 二、数据集内容解析 #### 地级市人均GDP数据： - **定义**：人均GDP是指一个地区或国家在一定时期内的国内生产总值（GDP）除以其人口总数得到的结果。它是衡量一个地区经济发展水平的重要指标之一。 - **重要性**：人均GDP的增长反映了该地区居民生活水平的提高，是研究地区经济发展状况的关键指标。 - **应用场景**：政府决策部门、学术研究机构以及企业均可利用这些数据来评估地区发展情况，制定相关政策或商业策略。 #### 数据结构： - **基本字段**：数据集中可能包括但不限于以下字段： - 地区代码 - 地区名称 - 年份 - 人均GDP数值 - 其他附加信息（如人口数量、GDP总量等） - **Shapefile字段**：对于Shapefile格式的数据，除了上述基本字段外，还可能包括表示地理坐标的字段，如经纬度等。 ### 三、数据集的应用价值 #### 政策制定： 政府可以利用这些数据来监测不同地区的发展差异，制定更有针对性的政策以促进区域协调发展。 #### 学术研究： 学者可以通过对比不同时期的人均GDP数据，分析经济发展的影响因素和发展模式，为理论研究提供实证支持。 #### 商业决策： 企业可以借助这些数据了解不同地区的消费能力和发展潜力，从而做出更加精准的市场定位和营销策略。 ### 四、数据集使用注意事项 #### 数据质量： 虽然这份数据集提供了长时间跨度的数据，在实际使用时需要注意数据的一致性和准确性，尤其是在进行跨年度比较时。 #### 地理位置信息： Shapefile格式的数据包含了丰富的地理信息，但需要注意数据中的地理位置是否准确，这对于进行空间分析尤为重要。 #### 法律法规： 在使用这些数据时还需注意遵守相关法律法规，确保数据使用的合法合规性。 这份关于中国地级市人均GDP的数据集不仅具有重要的学术价值和实用价值，也是研究中国经济发展的宝贵资料。通过对这些数据的深入分析可以揭示更多关于中国各地区经济发展背后的故事。
     
  • 1950-2022年中国各地区级市年度平均降水平均数据.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。
     
  • 2019年杭州房价数据.rar
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    该文件包含2019年度杭州市各区域房价详细数据，包括月度均价、成交套数等信息，为房地产市场分析与投资决策提供参考。 19年杭州房价数据来源于安居客二手房和搜房网新房。
     
  • 2006至2019年间地级市的二氧化碳排放数据
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    这段资料包含了中国各主要地级市从2006年至2019年长达14年的二氧化碳排放记录，提供了观察和研究城市温室气体变化趋势的重要数据。 2006-2019年地级市碳排放数据涵盖了280个地级市。指标包括城市直接能源消耗产生的碳排放（如煤气、液化石油气等），以及电能和热能消耗产生的碳排放。二氧化碳的排放量通过计算煤气、液化石油气用量，用电量及供热总量（蒸汽供热和热水供热）得出。文件中包含原始数据与计算方法参考文献：吴建新，《基于连续性动态分布方法的中国碳排放收敛分析》。