2000-2023年全国各省固定资产投资、省资本存量测算数据(含原始数据+测算过程+计算结果)(2000年为基期)

2000-2023年全国各省固定资产投资、省资本存量测算数据(含原始数据+测算过程+计算结果)

1、时间:2000-2023年(以2000年为基期)

2、范围:30个省市(不含西藏)

3、指标:固定资产形成总额、固定资产投资价格指数、资本存量

4、来源:ZG统计年鉴、各省年鉴、国家统计局

5、方法说明:永续盘存法,借鉴单豪杰(2008)的方法利用固定资产形成总额计算资本存量;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,其中10.96%是折旧率,引用单豪杰的做法

以2000年为基准年份的基年资本存量的准确——引用单豪杰(2008)数量经济技术经济研究上的一篇文章《中国资本存量K的再估算: 1952~2006年》,即采用各省2001年的固定资本形成总额比上平均折旧率10.96%与2001~2005年间投资增长率的平均值之和作为该省的初始资本存量

注:2018-2023年固定资产形成总额利用年增长率计算所得,2018-2023年固定资产价格指数采用cpi替代

6、下载链接:

2000-2023年全国各省固定资产投资、省资本存量测算数据(含原始数据+测算过程+计算结果)https://download.youkuaiyun.com/download/2201_75673146/92512849

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### 各省固定资产投资数据分析报告 #### 一、数据概述 固定资产投资额是一个重要的经济指标,用于衡量一定时期内的固定资产形成工作量及其相关费用的总和。它不仅反映了一个地区的经济增长潜力和发展水平,还可以揭示区域间的差异性和产业结构调整的趋势[^2]。 #### 二、数据来源与统计范围 1. **数据来源** - 2000至2017的全社会固定资产投资额主要来源于《中国统计鉴》以及各省市的地方统计鉴。 - 对于2018至2022数据缺失部分,则通过增长率推算得出具体数值[^4]。 2. **统计范围** 固定资产投资统计排除了一些特定类型的支出,例如流动资产、消耗品、投资品以及其他不属于固定资产管理范畴的项目。此外,在会计核算中被列为成本或费用的部分建设活动也未计入其中,以此避免重复统计问题的发生[^3]。 #### 三、分析方法 为了更好地理解各省之间的固定资产投资状况,可以从以下几个方面展开深入研究: 1. **时间序列分析** 利用长时间跨度的数据集(如2002-2022),可以绘制出每一全国及各个份的投资额变化曲线图,从而直观展示其增长趋势。这种可视化手段有助于识别哪些地区在过去二十间保持持续高投入态势,而哪些可能面临停滞甚至下降的风险。 2. **空间分布特征** 基于地理信息系统(GIS),将不同度的总投资金额映射到地图上,能够清晰看出东部沿海发达城市群相较于西部内陆欠发达区域存在显著更高的资本积累密度现象[^5]。 3. **行业结构剖析** 鉴于引用材料提到提供了按照行业分类整理后的明细表单[^1],进一步细分至制造业、基础设施建设等领域内部构成比例的变化轨迹尤为重要。这一步骤可以帮助政府机构制定更加精准有效的产业扶持政策。 #### 四、结论与建议 通过对上述多维度视角下的综合考量发现: - 经济较为活跃的份通常伴随着较大规模的基础建设项目落地实施; - 不同发展阶段的城市群体之间呈现出明显的梯次发展格局特点; - 加强对于薄弱环节的支持力度尤为必要——比如加大对农村地区非农化转型进程中的资金倾斜幅度等措施均值得考虑采纳执行。 --- ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 示例代码:读取并绘制动产投资数据的时间序列图表 data = pd.read_csv('fixed_asset_investment.csv') # 假设文件名为 fixed_asset_investment.csv plt.figure(figsize=(10,6)) for province in data['province'].unique(): subset = data[data['province'] == province] plt.plot(subset['year'], subset['investment_amount'], label=province) plt.title('Provincial Fixed Asset Investment Over Time') plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Investment Amount (in billion yuan)') plt.legend() plt.show() ```
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