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2005-2022年中国全国及各省份绿色信贷情况的原始数据与分析（包含原始数据、计算方法和结果）.xls

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  •      文件类型：XLS

简介：
这份Excel文件包含了从2005年至2022年中国的全国以及各省份的绿色信贷详细数据，包括原始数据集、分析方法及其结果。 2005-2022年全国及各省绿色信贷水平测算数据（包含原始数据、计算过程与结果） 1. 时间范围：2005年至2022年。 2. 数据来源：工业统计资料与官方统计数据，其中2017年的部分采用插值法进行补充。 3. 覆盖地区：全国31个省区市。 4. 方法说明：通过计算各省六大高耗能产业的利息支出占该省份所有工业企业总利息支出的比例来衡量绿色信贷水平。这六大高能耗行业包括化学工业、石油加工及炼焦业、电力热力生产和供应业、黑色金属冶炼和压延加工业、有色金属冶炼和压延加工业以及非金属矿物制品业。

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  • 2005-2022年中国全国及各省份绿色信贷情况的原始数据与分析（包含原始数据、计算方法和结果）.xls
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    这份Excel文件包含了从2005年至2022年中国的全国以及各省份的绿色信贷详细数据，包括原始数据集、分析方法及其结果。 2005-2022年全国及各省绿色信贷水平测算数据（包含原始数据、计算过程与结果） 1. 时间范围：2005年至2022年。 2. 数据来源：工业统计资料与官方统计数据，其中2017年的部分采用插值法进行补充。 3. 覆盖地区：全国31个省区市。 4. 方法说明：通过计算各省六大高耗能产业的利息支出占该省份所有工业企业总利息支出的比例来衡量绿色信贷水平。这六大高能耗行业包括化学工业、石油加工及炼焦业、电力热力生产和供应业、黑色金属冶炼和压延加工业、有色金属冶炼和压延加工业以及非金属矿物制品业。
     
  • 2005-2021年中国全国及各省份绿色信贷数据与分析（含计算方法）.xlsx
    优质
    该Excel文件收录了2005年至2021年间中国全国及其各省市区的绿色信贷详细数据，包括贷款规模、行业分布等，并提供了数据分析和计算方法说明。 见博客文章中的原始数据、计算过程和计算结果。
     
  • 2005-2020年间全国与各省份的绿色信贷数据及分析
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    本研究整理并分析了2005年至2020年全国及各省区市的绿色信贷数据，旨在揭示中国绿色金融发展的趋势和特点。 2005-2020年各省绿色信贷水平的原始数据及测算整理自统计年鉴、工业年鉴以及2018年的经济普查资料。其中，对于缺失的2017年数据采用了插值法进行填补。全国及31个省市的数据包括了具体的计算过程和说明。 具体而言，我们选取各省六大高耗能产业（化学、石油、电力热力、黑色金属、有色金属以及非金属）利息支出占工业产业总利息支出的比率作为反向指标来衡量绿色信贷水平，并以此研究绿色信贷对企业信贷风险及经营绩效的影响。
     
  • 2010-2022年中国各省份新质生产力分析——包含原始数据、计算结果和Do代码
    优质
    本研究全面剖析了2010至2022年间中国各省份的新质生产力发展状况，提供详尽的数据、精确的计算结果及实用的编程代码，旨在深入理解区域经济转型与技术进步。 2010-2022年全国各省新质生产力测算涵盖了原始数据、测算结果及代码。 新质生产力赋能中国式现代化的经济价值意蕴是多方面的，包括提升生产效率与竞争力、促进经济增长及产业升级等方面。进入21世纪以来，随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，新质生产力成为推动高质量发展的内在要求。与此同时，世界经济发展趋缓且不均衡，流动性收紧，地缘政治冲突不断加剧，贸易保护主义普遍抬头，全球产业链供应链格局呈现出本土化、区域化和短链化的趋势。这表明全球经济进入了新的动荡变革期。 未来的全球经济竞争将是各国新质生产力的竞争。我国必须把握新一轮科技革命的机遇，通过科技创新与产业创新的融合来推动高质量发展，并以产业升级构筑新的竞争优势，在国际竞争中抓住发展先机，从而赢得主动权和发展空间。本数据参考了卢江、郭子昂和王煜萍的研究成果（发表于《重庆大学学报(社会科学版)》）。
     
  • 2000-2021年中国各省份信息化水平数据（包含原始数据及计算结果）.xlsx
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    该Excel文件涵盖了2000年至2021年间中国各省份的详细信息化水平数据，包括原始记录和基于这些数据进行的各种分析与计算结果。 2000年至2021年各省信息化水平数据（包含原始数据及计算结果） 时间范围：2000-2021 指标： - 邮电业务总量 - 国内生产总值 - 信息化水平 来源：国家统计局、统计年鉴 覆盖地区：31个省 计算方法：信息化水平 = (邮电业务总量 / 国内生产总值) 数据完整性：无缺失
     
  • 中国各省份绿色税收数据（2007-2022年）.xls
    优质
    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。
     
  • 2000-2021年中国各省创新水平数据（含原始数据及计算结果）
    优质
    该资料汇集了中国自2000年至2021年间各省份的创新活动统计数据与分析报告，涵盖多项指标的原始数值及其综合评价结果。 2000年至2021年各省创新水平数据（包括原始数据及计算结果） 时间范围：2000-2021年 来源：国家统计局、统计年鉴 指标： - 国内发明专利申请受理量（件） - 创新水平 研究范围涵盖31个省。 计算说明：通过取对数的方法利用国内发明专利申请受理量来衡量各省的创新水平。 发明（专利）指对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案，是国际通行的标准，用于反映拥有自主知识产权的技术核心指标。
     
  • 2000-2022年中国各省人力资本水平数据（包含原始数据、计算过程及结果）.xlsx
    优质
    本Excel文件收录了中国自2000年至2022年各省份的人力资本水平详细数据，包括原始数据、精确的计算步骤和最终结果。 2000-2022年各省人力资本水平数据（包括原始数据、计算过程及结果） 时间范围：2000年至2022年 来源：国家统计局 指标： 1. 普通高等学校在校学生数，单位为万人。 2. 年末常住人口，单位为万人。 地区覆盖：31个省（自治区、直辖市） 计算方法说明：人力资本水平 = 普通高等学校在校学生数 / 年末常住人口
     
  • 2000-2023年中国各省份农村平均受教育年限数据分析（包含原始数据、计算过程及结果）
    优质
    本报告详尽分析了中国从2000年至2023年各省份农村居民平均受教育年限的变化趋势，通过提供全面的原始数据、严谨的计算过程和直观的结果展示，为政策制定者和研究学者提供了宝贵的参考依据。 2000年至2023年间全国及各省份的农村平均受教育年限数据涵盖了一系列关键指标：农村6岁以上总人口、未上过学的人口数以及不同学历层次（小学、初中、高中/中专、大专及以上）的人口数量。这些数据来源于国家统计局发布的《人口与就业统计》报告。 计算方法如下： - 平均受教育年限 = ( 小学人数 * 6 + 初中人数 * 9 + 高中和中专人数 * 12 + 大专及以上学历人数 * 15 ) / 农村6岁以上总人口数 这些数据可用于分析城乡之间的教育资源分配与社会发展水平的差异。
     
  • 2022-2010年全国31省份新质生产力测算原始及结果数据（科技、绿色、数字生产力）
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    该文档汇总了从2010年至2022年间中国各省份的新质生产力发展情况，涵盖科技、绿色和数字三大领域，包括详细的数据测算过程与最终分析结果。 全国31省份各省新质生产力测算原始及结果数据（2010-2022年）基于《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》以及各省统计年鉴，参考卢江、郭子昂等学者的方法进行了收集和分析。该研究评估了科技生产力、绿色生产力和数字生产力三个一级指标的新质生产力水平。 其中： - 科技生产力通过创新能力和技术能力来衡量； - 绿色生产力从资源节约型与环境友好型两个方面进行评价； - 数字生产力则包括数字产业的生产能力以及传统产业升级为数字化的能力。 数据涵盖原始信息、测算代码及结果，格式为Excel和Dta文件。具体包含以下指标： - 地区 - 年份 - 分地区授权专利数量 - 高技术产业业务收入 - 规模以上工业企业创新经费投入 - 规模以上工业企业R&D人员