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2023年及1990年以来各省份全体居民、城镇居民和农村居民人均可支配收入.xlsx

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简介:
该Excel文件提供了自1990年起中国各省区市全体居民、城镇居民以及农村居民的人均可支配收入数据,涵盖至2023年的最新统计信息。 主要指标包括:行政区划代码、地区名称、是否位于长江经济带区域、经度与纬度坐标、年份以及各年度的地区生产总值(以亿元为单位)和年末常住人口数量等。 除了上述列出的主要指标,数据文件中还提供了年末常住人口数及GDP值,便于进行相关分析比较。该数据库涵盖了从1990年至2023年的全国31个省级行政区划的数据情况,包括自治区与直辖市在内的所有地区信息。 本数据集包含三种版本的Excel表格:原始宽面板格式(可能含有缺失值)、线性插值处理后的版别以及利用ARIMA模型预测填补缺失值后形成的新版本。其中,经过ARIMA方法填充之后的数据表中没有遗漏项存在。 对于缺省部分的具体补充说明如下: - 线性插补:依据已有的时间序列趋势进行中间年份数据的估算。 - ARIMA填充:通过建立ARIMA模型来预测并填补缺失值。 以上三种不同的版本均存储于同一Excel文件内,且所有提供的信息来源可靠,经验证后可直接使用。

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  • 20231990.xlsx
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    该Excel文件提供了自1990年起中国各省区市全体居民、城镇居民以及农村居民的人均可支配收入数据,涵盖至2023年的最新统计信息。 主要指标包括:行政区划代码、地区名称、是否位于长江经济带区域、经度与纬度坐标、年份以及各年度的地区生产总值(以亿元为单位)和年末常住人口数量等。 除了上述列出的主要指标,数据文件中还提供了年末常住人口数及GDP值,便于进行相关分析比较。该数据库涵盖了从1990年至2023年的全国31个省级行政区划的数据情况,包括自治区与直辖市在内的所有地区信息。 本数据集包含三种版本的Excel表格:原始宽面板格式(可能含有缺失值)、线性插值处理后的版别以及利用ARIMA模型预测填补缺失值后形成的新版本。其中,经过ARIMA方法填充之后的数据表中没有遗漏项存在。 对于缺省部分的具体补充说明如下: - 线性插补:依据已有的时间序列趋势进行中间年份数据的估算。 - ARIMA填充:通过建立ARIMA模型来预测并填补缺失值。 以上三种不同的版本均存储于同一Excel文件内,且所有提供的信息来源可靠,经验证后可直接使用。
  • 中国数据(1990-2018).xls
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    本文件包含了自1990年至2018年中国各省份城镇居民人均可支配收入的数据,为研究经济发展和民生改善提供了详实的资料。 各省城镇居民人均可支配收入(1990-2018).xls
  • 2007国31个消费出数据.xls
    优质
    本Excel文件包含2007年中国各省份农村居民的人均年度消费支出数据,为研究农村经济状况提供详实的数据支持。 这段文字描述了2007年我国31个省、市、自治区和直辖市农村居民家庭平均每人全年消费性支出的8个主要变量数据。
  • 2002-2019数据面板
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    该数据面板涵盖2002年至2019年间中国各省份居民可支配收入情况,提供详尽的历史趋势分析与地区对比。 2002-2019年居民人均可支配收入(省级面板数据) 数据说明:在2002年至2012年间,《中国统计年鉴》并未统一公布全体居民的人均可支配收入,而是分别公布了城镇和农村居民的各自人均可支配收入。因此,在此期间的数据通过以下公式计算得出:人均可支配收入 = (城镇居民可支配收入×城镇人口 + 农村居民纯收入×农村人口)/ 总人口;表格中包括了详细的城乡可支配收入及其具体计算过程。 自2013年起,《中国统计年鉴》开始公布全国各省的居民人均可支配收入,因此从那时起不再进行数据推算。最终汇总形成了涵盖2002年至2019年间31个省份的人均可支配收入面板数据表(xlsx)。 本数据库的数据来源包括《中国统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》以及Wind数据库。 相关研究文献: - 杨伟明, 粟麟, 王明伟. 数字普惠金融与城乡居民收入——基于经济增长与创业行为的中介效应分析[J]. 上海财经大学学报, 2020, 22(04):83-94. - 王元地, 王国蒙. 环境综合污染程度
  • 2023-1990与职工基本医疗保险基金结余情况分析
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    该文分析了自1990年至2023年中国各省份城镇居民及职工基本医疗保险基金的收入、支出和累计结余状况,旨在揭示医保系统的财务健康度及其地区差异。 本数据文件包含1990年至2023年全国31个省级行政区的城镇基本医疗保险基金收入、支出及累计结余情况,包括城镇职工和居民两个部分的数据。主要指标涵盖行政区划代码、地区名称、长江经济带分类(如有)、地理坐标(经度与纬度),以及年度GDP和地区年末常住人口等常用经济社会统计信息。 数据文件提供原始宽面板格式(可能存在缺失值)及两种填补版本:线性插值和ARIMA模型预测。其中,通过ARIMA方法处理后的版本中没有缺失的数据点,适用于需要完整时间序列分析的研究者使用。这些不同的数据形式方便用户根据具体研究需求选择合适的数据集进行深入分析与比较。 请注意,该文件不包含任何联系方式或网址信息,在使用时仅需关注数据本身及其说明文档即可顺利完成相关工作。