各省份新质生产力水平测算数据（2012-2022年）

原创 已于 2024-12-18 15:25:27 修改 · 256 阅读 · 4 ·
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#数据分析

于 2024-11-16 16:55:33 首次发布

今天为大家分享一份2012-2022年的最新的新质生产力测算数据，供大家研究使用。

数据来源

《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国教育统计年鉴》、以及各省份统计年鉴等。

时间跨度

2012-2022年

数据范围

各省份

数据概览

本数据集展示了各省份2012-2022年的新质生产力水平的数据。

参考学者蔡湘杰、贺正楚的做法，我们构建了如下衡量新质生产力的指标体系，下面展示了其数据指标以及部分原始数据。

注：由于数据收集难度问题，本数据集不包含能源结构低碳化结构指数这一变量。新产品开发经费以及开发项目数使用的是规模以上工业企业的数据。废气治理设施处理能力在本数据集中表现为工业废气治理设施的数量。

本数据集中的数字经济词频这一变量数据来自于此前基于政府工作报告进行的数字经济词频分析，该篇数据有两种统计数字经济词频的做法，本数据集选取的是数字经济A。

此外，鉴于数据的可得性，部分地区的部分变量在个别年份存在数据缺失，使用插值法补齐。

参考文献

蔡湘杰,贺正楚.新质生产力何以影响全要素生产率：科技创新效应的机理与检验[J/OL].当代经济管理:1-15[2024-05-15].

 

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新质生产力的统计分析与政策优化：探索和分析新质生产力在科技政策中的应用，通过统计模型提供政策建议。
斌擎科技
10-18 247
新质生产力（Emergent Productivity）作为经济发展的新驱动力，代表了创新与技术进步在现代经济增长中的核心地位。在全球经济逐渐向数字化、信息化、智能化转型的背景下，传统的生产力模型已难以充分解释当前和未来的经济增长模式。新质生产力的概念，强调的是创新、知识积累、技术进步、数字化和智能技术对经济活动产生的深远影响。具体而言，它不仅涵盖了技术研发（R&D）和创新产品的引入，还包括了企业内部管理、商业模式创新、数字基础设施的建设和利用等多个层面。
省级新质生产力水平数据+dofile+结果（2010-2023年）
paperdata666的博客
12-23 779
中国省级新质生产力水平的研究涵盖了多个维度的指标数据，反映了各省市自治区（不包括港澳台）在2010至2023年期间新质生产力的演变情况。新质生产力水平的测算基于多项指标的综合评分方法，采用定量分析与定性分析相结合的方式。本数据集的来源为《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、能源统计局、省级统计年鉴等官方统计数据。数据来源：原始来源包括《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》等官方统计年鉴。二、新质生产力水平的数据指标。
【工具变量】中国省级新质生产力数据（2010-2023年）
li514006030的博客
01-15 588
基于科技生产力、绿色生产力和数字生产力三个一级指标，构建了包含18个指标的新质生产力的综合评价体系。参考卢江（2024）的做法，构建省级新质生产力的指标体系,通过采用改进的熵权-TOPSIS方法，测算了2010-2023年我国31个省级区域的新质生产力水平。卢江,郭子昂,王煜萍.新质生产力发展水平、区域差异与提升路径[J].重庆大学学报(社会科学版),2024,30(03):1-17.中国省级新质生产力数据-excel版。中国省级新质生产力数据-stata版。数据名称：中国省级新质生产力数据。
新质生产力水平测算与中国经济增长新动能（dta数据及do代码）
li514006030的博客
06-17 955
参考韩文龙等的做法，收集了全部控制变量与稳定性检验所需变量。全国30个省份（不含港澳台、西藏）第三产业产值/第二产业产值。社会消费品零售总额/GDP。外商实际投资额/GDP。2012-2022年。一般预算支出/GDP。
2022-2010全国31省份各省新质生产力测算原始+结果数据各省科技生产力绿色数字生产力
ky路上的博客
04-18 780
全国31省份各省新质生产力测算原始+结果数据各省科技生产力绿色数字生产力（201。统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》以及各省统计年鉴，参照卢江、郭子昂等学者的方法，级指标：科技生产力、绿色生产力和数字生产力。值、工业SO2排放/国内生产总值、集成电路产量、电信业务总量、互联网宽带接入端口。数据名称：全国31省份各省新质生产力测算原始+结果数据各省科技生产力。数、软件业务收入、光缆线路长度/地区面积、电子商务销售额、新质生产力。包含指标：省份、年份、分地区授权专利数、高技术产业业务收入、规上。
版本2-新质生产力水平测算数据集（2012-2022年）
T0620514的博客
03-25 1618
光纤长度由光缆线路长度表示；注：在数据收集过程中，未收集到创业活跃度与新型战略产业增加值的数据，故本数据集中为收录这两个变量的相关数据。本数据集也不包括劳动者人力资本结构数据。参考王珏,王荣基学者的做法，根据对新质生产力内涵的界定,分别从劳动者、劳动对象和生产资料三大维度构建新质生产力综合评价指标体系，如下所示。此外，在计算高等院校在校学生结构时，由于部分省份的个别年份大学生在校人数缺失，导致该变量的个别数据缺失。：《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、能源统计局、省级统计年鉴。
精选资源
2012-2022年各省新质生产力测算数据（含原始数据+测算过程+结果）.xlsx
05-20
2012-2022年各省新质生产力指数数据（含原始数据+结果） 1、时间：2012-2022年 2、指标：province、year、平均受教育年限、劳动者人力资本结构、高等院校在校学生结构、人均GDP元、在岗职工工资：元、三产从业人员...
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各省份与企业新质生产力测算数据+测算（2010-2022）
04-15
数据名称：新质生产力-原始数据+dofile测算（省级、企业级） 数据年份：2010-2022年 样本范围：省级、企业级 数据样本：403条、41 379条 数据说明：含原始数据、dofile、2份新质生产力的结果 二、参考文献 [1]卢江...
农业新质生产力数据（2012-2022年）原始+dofile+测算
08-14
农业新质生产力数据涵盖了2012-2022年各省份的农业新质生产力水平，包括原始数据、测算代码、测算结果。参考学者朱迪和叶林祥的做法，构建了衡量农业新质生产力的指标体系，不过有所变化，未包含农业专业化国家重点...
全国31个省份新质生产力水平测算2010-2022高技术产业软件业务收入电信业务总量电商销
04-15
全国31个省份新质生产力水平测算2010-2022高技术产业软件业务收入电信业务 总量电商销售额 数据来源 《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、省级统计年鉴等 。 时间跨度 2010-2022年 数据范围 全国31个省市自治区...
【实证分析】新质生产力水平测算与中国经济增长新动能（2012-2022年）
T0620514的博客
05-01 1304
3、控制变量包括产业结构（ind)、外商投资规模(inv)、政府规模(gov)、社会消费水平(con)、地区教育水平(edu)、市场化进程(mar)。2、被解释变量为经济增长，参考钱海章等（2020）和庄嘉霖等（2022）以各省人均 GDP 作为衡量该地区经济发展水平的指标。：主要来源于《中国统计NJ》、《中国电力统计NJ》、《中国科技统计NJ》、各省份统计NJ、上市公司年报以及天眼查。1、 核心解释变量：新质生产力水平（2012-2022）：全国31个省、市、自治区（不含港澳台）
各省份新质生产力水平测算数据（2010-2023年）
xiaozhuzhu1995的博客
11-24 606
数字经济指数在本数据集中表示为政府工作报告中数字经济政策的词频和。任宇新,吴艳,伍喆.金融集聚、产学研合作与新质生产力[J/OL].财经理论与实践:1-8[2024-03-26].《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、能源统计局、省级统计年鉴。注：在本数据集中，未收集到新兴战略产业增加值数据以及能源消费低碳化指数数据。今天为大家分享一份2010-2023年新质生产力测算数据，供大家研究使用。全国31个省市自治区（不含港澳台）2010-2023年。
中国新质生产力水平（原始+测算+结果）-企业和各省数据集
samLi0620的博客
04-16 9456
文章构建了包含3个一级指标、6个二级指标和18个三级指标的综合体系，采用改进的熵权-TOPSIS方法对指标进行赋权，从而得到全国新质生产力发展水水平，力求揭示我国新质生产力的总量水平和结构、区域差异和现状。河北省、江西省、陕西省、辽宁省、云南省、广西壮族自治区、贵州省、海南省8个省市自治区位居第四梯队，其新质生产力水平均高于0.3。河南省、福建省、四川省、甘肃省、重庆市、安徽省、湖南省、湖北省和天津市9个省市位居第三梯队，其新质生产力水平均超过0.35。
各省新质生产力数据+代码（2012-2022年）
xiaozhuzhu1995的博客
12-06 450
新质生产力的测算是一个复杂的过程，它涉及多个维度和指标，旨在评估生产力在创新、高科技、高效能、高质量等方面的表现。新质生产力是指创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。它是马克思主义生产力理论的中国创新和实践，是科技创新交叉融合突破所产生的根本性成果。下面展示了新质生产力的数据指标以及部分数据：注：在数据收集过程中，新产业员工的计算方法是基于此前数据发布的战略性新兴产业及工具变量的数据，按照注册地省份进行汇总的员工人数。
《Python实战小课：数据分析场景——解锁数据洞察之力》导读
2501_93253814的博客
12-13 955
本文介绍了Python数据分析的三个核心环节：数据清洗、可视化报表和自动化统计分析。首先详细讲解了如何处理CSV/Excel数据中的缺失值、重复值和异常值等常见问题；其次阐述了使用Matplotlib/Seaborn创建可视化图表的步骤与优化方法；最后说明了如何通过Python实现常用统计指标的自动化计算。文章强调通过系统掌握这些技能，可以有效提升数据分析效率与准确性，为决策提供可靠支持。全文采用"需求分析-功能拆解-优化测试"的结构，为读者提供了清晰的学习路径。
第二章——数据分析场景之Python数据可视化：用Matplotlib与Seaborn绘制洞察之图
最新发布
2501_93253814的博客
12-14 1253
在数据分析的领域中，数据可视化扮演着举足轻重的角色。原始的数据分析结果往往以数字和表格的形式呈现，虽然包含丰富信息，但人们很难从中快速直观地获取关键洞察。可视化报表则如同一位翻译官，将枯燥的数据转化为生动直观的图表，使数据中的模式、趋势和关系一目了然。本部分将深入介绍如何使用Python中的Matplotlib和Seaborn库创建可视化报表。
【Python数据分析】数据分析完整流程（全）
2301_80636070的博客
12-09 1283
本文详细介绍了Python数据分析的完整流程，主要包括：1)数据导入导出方法(CSV/JSON)；2)缺失值处理(检测/剔除/填充)；3)数据类型转换与变形；4)数据分列与分箱技术；5)时间数据处理技巧；6)分组聚合分析方法。通过企鹅数据和睡眠质量两个案例，演示了从数据清洗、特征构造到统计分析的完整过程。文中提供了大量Pandas代码示例，涵盖数据预处理、特征工程和统计分析等核心环节，适合数据分析学习者参考。所有案例代码已开源至Gitee平台。
昆明天气数据分析与挖掘（二）- 昆明天气数据预处理
zcs2312852665的博客
12-14 852
本文介绍了昆明天气数据的预处理流程，包括数据加载、重复值处理、日期特征提取和天气类型简化等关键步骤。通过Python代码实现了数据质量检查、日期标准化（提取年/月/日/季节等特征）以及将复杂天气描述归类为"雨天""雪天"等标准类型。预处理后的数据集消除了冗余信息，结构更加清晰，为后续天气分析和建模提供了高质量的数据基础。整个处理过程注重可复用性，代码模块化设计便于应用于其他城市天气数据的预处理任务。
第二章——数据分析场景之用Python进行CSV/Excel数据清洗：为数据分析筑牢根基
2501_93253814的博客
12-14 871
本文介绍了如何运用Python对CSV和Excel格式的数据进行清洗处理，为数据分析奠定基础。主要内容包括：1）数据读取方法，针对不同格式文件使用pandas库的read_csv()和read_excel()函数；2）缺失值处理，通过fillna()填充均值或dropna()删除；3）重复值处理，利用duplicated()和drop_duplicates()函数；4）异常值识别，采用四分位数间距法检测并替换异常值；5）优化大数据集处理，通过分块读取提高效率。文章详细讲解了各环节的具体实现代码，帮助读者掌握
2010-2022年中国省级新质生产力数据与测算分析
资源摘要信息:"该压缩文件包含了2010年至2022年间中国31个省份新质生产力的详细测算数据，内容包括原始数据、计算代码以及计算结果。新质生产力是一个衡量一个地区经济发展质量与效率的重要指标，它不仅关注经济增长...
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