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2000-2020年间全国省级资源配置效率及错配（包括资源、资本和劳动力）的数据与计算代码.zip

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简介：
本资料包包含2000至2020年期间中国各省份资源配置效率及其错配情况的详细数据，涵盖资源、资本及劳动力等方面，并提供相应的计算代码以供深入研究。 各省的资源配置效率取决于在特定制度和技术条件下不同用途资源相对价格的比例关系：相对价格越高，则资源配置应更多地向该用途倾斜；反之则需分散配置。 当前各省份的资源配置尚未达到最优状态，即未实现帕累托最优。这可能是由于市场失灵、政府干预不当或信息不对称等因素所致。对资源配置效率的研究有助于有效利用产能，并通过改革和完善市场机制以及适当的政府干预来实现最佳资源分配。 相关数据及指标包括：地区、年份、实际GDP、资本存量、资本回报率、绝对扭曲系数、资本错配指数和劳动力错配指数等。

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  • 2000-2020年间全国省级资源配置效率及错配（包括资源、资本和劳动力）的数据与计算代码.zip
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    本资料包包含2000至2020年期间中国各省份资源配置效率及其错配情况的详细数据，涵盖资源、资本及劳动力等方面，并提供相应的计算代码以供深入研究。 各省的资源配置效率取决于在特定制度和技术条件下不同用途资源相对价格的比例关系：相对价格越高，则资源配置应更多地向该用途倾斜；反之则需分散配置。 当前各省份的资源配置尚未达到最优状态，即未实现帕累托最优。这可能是由于市场失灵、政府干预不当或信息不对称等因素所致。对资源配置效率的研究有助于有效利用产能，并通过改革和完善市场机制以及适当的政府干预来实现最佳资源分配。 相关数据及指标包括：地区、年份、实际GDP、资本存量、资本回报率、绝对扭曲系数、资本错配指数和劳动力错配指数等。
     
  • 地级市资源错配与劳动资本相对扭曲指数数据及STATA代码（2006-2021年）.zip
    优质
    本资料包提供中国地级市自2006年至2021年的资源错配和劳动资本相对扭曲指数的数据集，附有详细的STATA处理代码，便于深入研究地区经济结构与资源配置效率。 地级市资源错配指数是一种经济评估工具，用于衡量中国291个地级行政区在劳动力（劳动相对扭曲指数）和资本（资本相对扭曲指数）配置上的效率。该指数通过对比地区间这两种关键生产要素的供给与需求，揭示了潜在的资源配置不均衡。数据年份为2006-2021年，涵盖各地区的经济活动和产业结构信息。Stata计算代码基于这些数据，通过复杂的统计模型计算出每年的错配程度，以帮助政策制定者优化资源配置，促进区域经济协调发展。 一、数据介绍 数据名称：地级市-资源错配指数、劳动和资本相对扭曲指数数据测算+stata代码 数据年份：2006-2021年 样本数量：4666条 数据格式：面板数据 二、指标说明 共计17个指标：id（地区标识）、year（年份）、rok（资源错配指数）、rol（劳动相对扭曲指数）、city（城市名称）、province（省份名称）、gdp（国内生产总值）、population（人口数）、invest（投资总额）、gdpindex（GDP增长率指数）、investindex（投资率增长指数）、rgdp（人均GDP）, capital(资本)、gammak(资本错配程度)、gammal(劳动力错配程度)、abstauk(资本价格扭曲替代值)和abstaul(劳动价格扭曲替代值) 三、数据文件 rok.dta； rok.xlsx； 劳动力价格扭曲替代.dta； 劳动力价格扭曲替代法.xlsx； 计算dofile.do
     
  • 全国290余地级市资源错配指数及劳动与资本相对扭曲指数（最新整理）
    优质
    本报告提供了全国290余个地级市的资源错配和劳动、资本相对扭曲程度的数据分析，旨在揭示各地资源配置效率及其背后的结构性问题。 资源名称：291个地级市的资源错配指数、劳动和资本相对扭曲指数 时间范围：2006-2021年 主要指标包括： id（唯一标识符）、province（省份）、city（城市）、year（年份）、gdp（国内生产总值）、population（人口总数）invest（总投资额）、gdpindex（GDP指数）、investindex（投资指数）、rok、rol、rgdp、固定资本存量、资本绝对扭曲系数、劳动力绝对扭曲系数、资本相对扭曲系数以及劳动力相对扭曲系数。 该资源内容今年全新，手工精心整理而成。数据来自权威来源，准确性高且不会出现数据造假问题，适合用于论文写作和实证分析。适用于大学生（包括本科生和研究生）、社会学、经济学、地理学、城市规划与城市研究、公共政策与管理以及商业与管理等领域的课程引用。
     
  • 【企业资源配置效率数据】1991-2022年企业资源配置效率的残差法分析
    优质
    本研究通过残差法深入分析了1991至2022年间中国企业的资源配置效率，揭示其变化趋势及影响因素。 （一）数据时间范围：1991-2022年，涵盖A股上市公司。 （二）变量定义： 借鉴Richardson（2006）的度量方法，用模型计算得到的残差绝对值来衡量企业资源配置效率。数值越大代表企业的资源配置效率越低。 （三）参考文献： [1] 倪婷婷, 王跃堂. 区域行政整合、要素市场化与企业资源配置效率[J]. 数量经济技术经济研究, 2022, 39(11): 136-156. [2] 白雪莲, 司琪. 投资者情绪、管理层过度自信与企业资源配置效率[J]. 商业会计, 2022(21): 21-25. （四）数据包含： 参考文献，原始数据，dta文件及计算do文件。 图1：变量定义 图2：部分数据展示
     
  • 2000-2019年资源金融错配指数计算及代码分享（金融错配指标）
    优质
    本研究提供了一个详细的框架来衡量2000至2019年间全球范围内资源与金融之间的错配情况，并公开了用于计算相关错配指数的代码，为经济学和金融学的研究者们提供了宝贵的分析工具。 资源错配指数计算 1. 数据来源：各省级统计年鉴/中国统计年鉴 2. 时间跨度：2000-2019年 3. 区域范围：全国 指标说明： 资源配置是经济学研究的基本问题之一，如何利用有限的资源实现社会福利的最大化一直受到国内外学者的关注。在经济全球化的背景下，国际间的贸易往来日益频繁，资本在全球市场的流动加速了这一进程。经济增长成为持续的研究主题。为了优化资源配置，必须明确资源错配导致效率损失的作用机制，并评估这种错配有造成多大程度上的效率损失，进而分析哪些层面可以实现重新的配置优化。只有全面了解这些问题，在实际操作中才可能制定出有针对性的政策。因此需要对资源错配的程度进行估算。 金融错配指标 1. 数据来源：国泰安数据库 2. 时间跨度：2003-2020年 3. 区域范围：全国 计算公式： \[ 金融错配 = \frac{利息支出 / (负债 - 应付账款) - 行业平均利率}{行业平均利率} \] 参考文献： 张庆君, 李萌. 金融错配与企业资本. 以上信息提供了资源和金融错配指数计算的基础数据、公式以及相关研究背景。
     
  • 2000-2020年中国各省份资本存量数据
    优质
    该数据集包含中国从2000年至2020年期间各省级行政区的详细资本存量信息，为经济研究和政策分析提供了宝贵的实证依据。 数据来源为统计年鉴及各省的统计年鉴，涵盖了除西藏之外的30个省份，时间跨度从2000年至2020年。指标依据单豪杰（2008）《中国资本存量K的再估算：1952～2006年》中的计算方法进行分析，并使用以下公式来确定每期的资本存量： 本期资本存量 = 上期资本存量 × (1 - 10.96%) + 本期固定资产形成总额 文件中详细记录了原始数据和具体的计算过程。
     
  • 2000-2020年间全国285个地级市的资本存量数据（包括固定资产投资总额、固定资产投资价格指数及形成的总固定投资额）.rar
    优质
    本资源包含2000至2020年全国285个地级市详尽的资本存量数据，涵盖固定资产投资总额与价格指数，并计算出各年度累计形成之总固定投资额。 本数据涵盖了2000年至2020年间地级市的固定资产投资额名义值及资本存量，包括原始值（以2000年为基期）。内容包含全国范围内共计285个各地级市的固定资产投资总额、上一年度100基准的固定资产投资价格指数、基于2000年的固定资产投资价格指数以及按2000年计算的固定资产资本存量。 数据来源：城市统计年鉴、省份统计年鉴及各城市的统计公报 数据指标 计算方法为： 本期物质资本存量 = 上期物质资本存量 × (1 - 9.6%) + 本期固定资产形成总额（其中，经济折旧率为9.6%，此数值参考了张军的研究；而单豪杰所用的折旧率则为10.96%）。
     
  • 2000-2020年中国各省资本存量.xls
    优质
    该Excel文件包含了中国自2000年至2020年间各省份的资本存量数据，为经济研究和分析提供了详实的数据支持。 2000-2020年各省资本存量数据来源于统计年鉴及各省的统计年鉴，时间跨度为2000年至2020年，涵盖31个省份的数据。参考文献包括单豪杰（2008）《中国资本存量K的再估算：1952～2006年》中的计算方法。具体公式如下： 本期资本存量 = 上期资本存量 * (1 - 10.96%) + 本期固定资产形成总额
     
  • 中国31省区市2000-2020年固定资产投资统计数据
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    本数据集涵盖中国大陆31个省级行政区从2000年至2020年的年度固定资产投资情况，为研究区域经济发展提供详实的数据支持。 中国30个省2000年至2020年的固定资产投资额数据已经整理完毕（其中2020年数据已包含）。这些数据来源于《中国统计年鉴》（涵盖2000至2017年），而2018年至2020年的数据则是通过计算农户和非农户的总和得出，详细的计算过程也一并整理好了。
     
  • 2000-2020年全国各省市区县农业机械总动力统计数据面板资料.r.rar
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    本资料集包含了2000年至2020年间中国各省份、直辖市、自治区及各县区的农业机械总动力统计数据，适用于研究与分析我国近二十年来农业机械化的发展趋势。 农业是关乎国计民生的基本性问题，“三农”问题是全党工作的重点之一。通过实施乡村振兴发展战略，推动农业机械化发展以提高农业生产效率，并促进农业发展模式的转变。 近年来我国农业机械行业运行平稳，拖拉机产量增加，农业机械贸易顺差扩大。农业机械涵盖农用、畜牧、林业和渔业的所有机械设备，属于农机具范畴，推广使用这些设备是实现农业现代化的关键步骤。 从2000年至2020年期间，中国在推动农业机械化方面取得了显著进展，这得益于国家对“三农”问题的重视以及乡村振兴战略的有效实施。这一时期内，通过广泛采用和改进农业机械技术不仅提高了农业生产效率，还促进了整个行业的转型与发展。作为现代农业的重要物质基础之一，这些机械设备的应用范围涵盖了农用、畜牧、林业及渔业等领域。 在此期间，我国农业机械行业整体运行情况良好，拖拉机产量持续增长，并且在国际市场上也取得了贸易顺差的成就，表明了中国农机产品的竞争力正在不断提升。通过统计分析各地区“农用机械总动力（万千瓦）”等关键指标的变化趋势可以发现各地推进机械化水平的不同进展。 这些数据不仅能够帮助政府部门、研究机构以及农业企业更好地了解当前我国各个区域在推动农业机械化方面的现状和潜力，还可以为未来制定相关政策提供有力的科学依据。同时，随着大数据、人工智能技术的应用与发展，数据分析工具将对上述统计数据进行更深入的研究与挖掘工作，从而提取出更多的有价值信息。 通过对2000年至2020年间全国省市区县一级农业机械总动力统计面板数据的分析研究，不仅能全面了解我国在推进农业机械化进程中所取得的进步和成就，还可以为今后更好地推动现代农业发展提供重要的参考依据。