地级市绿色全要素生产率(GTFP)完整的年度数据分析(从）地级市绿色全要素生产率(GTFP)完整的年度数据分析(从）地级市绿色全要素生产率(GTFP)完整的年度数据分析(从）地级市绿色全要素生产率(GTFP)完整的年度数据分析(从）地级市绿色全要素生产率(GTFP)完整的年度数据分析(从）地级市绿色全要素生产率(GTFP)完整的年度数据分析(从

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简介：
# **(完整数据) 地级市绿色全要素生产率（GTFP）数据（2006–2024 年）** ## **01、数据简介** 该指标综合反映了城市在经济增长过程中资源利用效率、环境保护及可持续发展能力的表现程度。其评估手段主要采用基于DEA理论构建的超效率SBM模型以及Malmquist-Luenberger指数等方法论框架，在处理多输入多输出及非期望产出方面具有显著优势，并可对区域绿色效率变化进行动态评估。本研究提供的数据集涵盖了三个不同模型（EBM-GML、Matlab SBM、SBM-DDF）的完整计算结果及对应的代码实现： * 数据名称：地级市-绿色全要素生产率 * 数据年份：2006–2024 年 * 参考文献来源：排污权交易制度与能源利用效率测度实证研究 --- ## **02、相关数据指标** 表格列示了各城市在不同年份的主要经济与环境指标表现：区域名代码年份劳动力投入（年末从业人员人数/万人）资本资产存量（万元）电力消耗量（万千瓦时）实际GDP（亿元） SO₂排放量（万吨）废水排放量（吨）煤尘排放量（吨）投入产出指标期望产出非期望产出 Global_Un_Super_SBM_VRS_eff MI_v EC_v BPC_v ---

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中国各地区级市2000-2021年绿色全要素生产率(GTFP)数据

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本资料集包含了中国所有地级市自2000年至2021年的绿色全要素生产率（GTFP）数据，旨在评估各城市在经济发展与环境保护之间的平衡状况。全国各个地级市及直辖市的区在2000年至2021年间绿色全要素生产率（GTFP）的数据已经测算完成（共421个样本）。本次测算采用了超效率SBM模型与Malmquist生产率指数法。一、投入变量指标 1. 物质资本存量：通过永续盘存法进行计算。公式为 Ki，t = Ii，t + Ki，t－1 ( 1 － δ)，其中K表示物质资本存量，I代表当年的资本形成总额，δ是折旧率。使用各年固定资产投资价格指数将数据调整至2004年的不变价格水平，并参考张军等人的设定将折旧率定为9.6%；基期资本存量则通过固定资产投资额进行计算。 2. 劳动投入：采用城市年末就业人数作为衡量指标。二、产出变量指标产出变量包含期望产出和非期望产出： 1. 期望产出：按2004年不变价格换算的国内生产总值来表示； 2. 非期望产出：包括废水排放量、二氧化硫排放量以及粉尘烟尘排放量。参考王亚飞（2021）的研究方法，本研究采用超效率SBM模型及非期望Malmquist生产指数法(SBM - Malmquist)对城市绿色全要素生产率进行了测算。

1999年-2021年全国地级市绿色全要素生产率

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该资料涵盖了自1999年至2021年间中国所有地级市的绿色全要素生产率数据，详尽分析了各城市在经济增长与环境保护之间的效率表现。近年来关于全国地级市绿色全要素生产率的研究较多，我所使用的数据已经更新到了2021年。在进行相关研究的过程中，我也在网上查找过类似的数据集，但发现质量参差不齐，并且存在一定的计算偏差。因此，最终我还是自己整理并测算了这一份数据。我在测算过程中使用了Maxdea软件，在全局参考的DEA框架下应用考虑非期望产出的超效率SBM-GML指数模型进行分析。这项研究主要借鉴了李斌、彭星和欧阳铭珂的研究成果（《环境规制、绿色全要素生产率与中国工业发展方式转变——基于36个工业行业数据的实证研究》，发表于《中国工业经济》2013年第4期，第56-68页）。

2000-2019年中国地级市绿色全要素生产率数据.xls

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本文件为Excel表格形式的数据集，记录了中国从2000年至2019年间各地区级市在绿色全要素生产率方面的年度变化情况。时间跨度为2000年至2019年期间的研究分析了421个行政区样本的数据，其中四个直辖市以区级层面数据为准，其余的行政区则采用地市层面的数据进行研究。全要素生产率（也称为综合要素生产率）是衡量经济增长的重要指标。它指的是在排除资本和劳动力等投入因素的影响后，技术进步和其他能力实现所带来的产出增加部分。由于全要素生产率无法直接观测到，在实际的研究中需要通过估算得出其数值。本研究借鉴了Pastor等人于2005年提出的方法，结合全局参比的数据包络分析框架，并综合考虑非期望产出的超效率SBM模型和Malmquist生产率指数来衡量城市全要素生产率的增长。全局参比方法利用整个考察期间所有决策单元（即研究对象）的投入与产出数据构建最佳生产前沿线，确保不同时期的所有决策单元都能在这一全球最优标准下进行比较，从而有效解决了测量过程中可能出现的不可行解及跨时期无法直接对比的问题。由于统计数据口径的不同，在计算用电量时使用的是市辖区的数据；而其他变量则以全市范围内的数据为准。

1949-2020年中国地级市全要素生产率（年度数据）.xlsx

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该文件包含自1949年至2020年间中国各地区级市的全面生产效率统计数据，为研究中国经济增长模式和区域经济发展提供详实的数据支持。 1949-2020年421个地级市全要素生产率（年度数据）无缺失值。区域范围：421个地级市指标说明：产出设定为实际GDP；投入要素包括从业人员数和固定资产（采用永续盘存法计算）。计算方法参考Battese和Coelli的模型，使用最新的SFA方法进行全要素生产率的计算。这里仅提供最终结果，并无原始数据展示。

地级市绿色全要素生产率（GTFP），四种GML指数（EBM-GML、SBM-GML、SBM-DDF）的原始数据与测算结果

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本研究提供了地级市层面关于绿色全要素生产率及其四种GML指数（包括EBM-GML，SBM-GML和SBM-DDF）的详尽原始数据及分析结果，为评估各地经济活动的环境效率提供重要参考。 283个地级市的绿色全要素生产率（GTFP）年度数据从2006年至2019年进行了整理与测算，采用了四种GML指数计算方法：EBM-GML、SBM-GML、GML-DDF和SBM-DDF。这些数据均被分解为技术进步（TC）和效率变动（EC）。该数据集是我论文写作所需，并且经过了仔细核验以确保其准确可靠，可以直接用于数据分析回归模型中。整理这份资料耗时费力，请大家支持正版资源而不是购买盗版材料，因为后者不会提供后续更新。我计划在未来免费更新2020年的相关数据，而非法渠道则无法获得这一服务。如果有任何疑问或需要帮助的地方，请随时留言提问，我会一一解答并确保你们的满意度。具体的数据来源包括中国城市统计年鉴、中国区域统计年鉴、中国能源年鉴和中国环境年鉴等权威出版物以及哈佛大学官网的相关信息。此外，时间跨度覆盖了2006年至2019年的连续时间段，并且包含了全国所有地级市的详细情况（根据可用性和行政边界变化）。每个GML指数都被进一步分解为技术进步和技术效率两个部分。全局参比的方法是通过使用整个研究期间内所有决策单元的投入产出数据来构建最佳生产前沿，从而确保不同时期的所有决策单元都能在全局最优生产前沿上进行比较。

1978-2022年各地区级市全要素生产率数据.xlsx

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该Excel文件包含自1978年至2022年间中国各地区级市的详尽经济指标，特别聚焦于全要素生产率的数据分析，为研究中国经济增长模式提供关键支持。 1978-2022年地级市全要素生产率数据时间跨度：1978年至2022年来源资料：城市统计年鉴及各省市的统计年鉴指标体系： - 省份、地区、年份 - OLS（普通最小二乘法） - FE（固定效应模型） - RE（随机效应模型） - DGMM（动态广义矩估计） - SGMM（系统广义矩估计） - SFA1至SFA3D （不同形式的生产前沿分析方法） - TFE (时间序列全要素效率) - 非参数法数据范围：涵盖421个地区参考文献：《产业集聚与地区间劳动生产率差异》范剑勇著指标说明：产出指标包括实际GDP，投入指标为资本存量（采用永续盘存法核算）和社会从业人员数量。注意：这里仅包含计算结果，并未提供原始数据。

2004-2020年间工业绿色全要素生产率分析

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该研究聚焦于2004至2020年间的中国工业领域，深入探讨了绿色全要素生产率的变化趋势及其驱动因素，为促进可持续发展提供了理论与实证依据。工业是碳排放的主要来源之一，推动其节能减排、绿色转型对于实现3060目标至关重要。本次数据涵盖了2004年至2020年间中国30个省份的工业绿色全要素生产率。研究采用SBM-GML和SBM-BML指数进行评估。评价体系包括以下变量： - 投入：工业用水量（亿立方米）、规模以上企业固定资产投资（亿元）、工业能源终端消耗量（万吨）以及制造业就业人数（人） - 期望产出：工业增加值（亿元） - 不良产出：工业二氧化硫排放量（吨）、工业废水排放量（万吨）和固体废弃物产生量（吨）数据提供了多种选择。首先，关于工业增加值的计算方法有基于2004年实际GDP以及未经过物价因素调整的结果两种版本。考虑了物价变化后的结果更符合学术标准，但未经平滑处理的数据可能会表现出更好的增长趋势。此外，在评估工业三废排放时也存在不同组合：一种是二氧化硫与废水的联合评价；另一种则是将所有三种污染物（包括固体废弃物）都纳入考量范围。个人认为，采用二氧化硫和废水排放量加上未经物价因素调整的SBM-GML指数结果最佳，这有助于清晰地展示绿色生产率的增长趋势。

1978-2022年421个地级市的全要素生产率数据（最新整理）

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本资料集收录了自1978年至2022年间中国421个地级市的全面生产效率数据，为研究中国经济增长与区域发展提供详实依据。目前，全要素生产率（TFP）的测算方法主要从异质性、内生性和假设放松三个方面对传统的普通最小二乘法（OLS）进行了扩展。随着计量经济理论研究的进步，在传统 OLS 方法的基础上，用于 TFP 测算的方法不断演变和发展。当前，这些方法着重于考虑数据中的异质性和内生性因素，并且放宽了一些基本假设以提高测算的准确性和可靠性。