2011-2023年各省农业绿色全要素生产率数据

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#数据分析

1.数据名称：2023-2011年中国省级农业绿色全要素生产率 2.测算方式：参考C刊《自然资源学报》史常亮（2024）老师的做法，本文使用考虑非合意产出的非径向非角度SBM方向性距离函数与全局Malmquist-Luenberger （SBM-GML）生产率指数对各省（自治区、直辖市）农业绿色全要素生产率进行测算 3.范围：403个样本，31个省份，包括部分原始数据和最终计算结果！ 4.参考文献：史常亮.土地流转对农业高质量发展的影响——基于绿色全要素生产率视角[J].自然资源学报,2024,39(06):1418-1433.

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四川省2024年“数据要素×”重点工作方案 （解读及全文阅读）
cdfunlove的博客
02-15 790
四川省2024年“数据要素×”重点工作方案旨在深入贯彻国家数据局等17部门行动计划及四川省政府工作报告，充分发挥数据要素作用，推动数字经济发展。方案涉及多个领域：在工业制造方面，将推进规上工业企业智能化改造和数字化转型，打造标杆项目和智能制造示范工厂，提升数据管理能力。现代农业领域，运用物联网、大数据等技术整合涉农数据资源，建设数字中心和智慧农场，提高农产品追溯管理水平，并引入数据服务商提升农业数字化经营水平。商贸流通方面，实施消费新场景培育计划，推动电商平台与商贸主体融合。
【数据分享】土地利用shp数据分享-内蒙古
qq_39719713的博客
09-02 1525
▼ 土地利用数据-内蒙古局部▼ 土地利用数据-内蒙古局部▼ 公路铁路道路河流水系局部▼ 公路铁路道路河流水系局部今日为大家整理分享的内蒙古土地利用 shp 数据，不仅涵盖了全面的土地利用基础信息，更附带 2025 年最新的铁路、道路、公路及水系数据，为区域规划、资源研究、生态保护等领域提供了精准且及时的空间数据支撑。
各省-农业新质生产力数据2012-2023年-实证数据
paofuluolijiang的博客
07-04 747
该数据集系统统计了2012-2023年全国各省份农业新质生产力的发展水平，涵盖劳动者素质、劳动资料智能化、劳动对象拓展等核心维度。指标体系基于马克思主义生产力理论构建，包括新质劳动者（如农村居民受教育程度、农业技术人员数量）、新质劳动资料（如农业机械化率、物联网覆盖率）、新质劳动对象（如数字农业企业数量、农业碳排放）等三级指标，通过熵值法或加权综合法测算各省份年度得分。
2003-2021年各省农业全要素生产率数据（含原始数据+计算结果）（非期望产出SBM投入导向）
m0_71334485的博客
12-06 943
2003-2021年各省农业全要素生产率数据（含原始数据+计算结果）（非期望产出SBM投入导向）
2023年上市公司绿色全要素生产率数据2023 企业绿色全要素生产率2023
2401_89451588的博客
04-23 298
（3）非期望产出：企业从业人员占所在城市城镇人员就业比重对“工业三废”（工业二氧化硫、工业废水、工业烟粉尘排放量进行换算）。数据来源：《中国城市统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、上市公司年报、上市公司社会责任报告、上市公司网站信息。能源投入：企业所在城市工业用电量按企业从业人员占城市城镇人员就业比重。时间维度2007-2023年gtfp。（2）期望产出：企业营业收入。与只测算制造业的不同。采用非径向SBM-ML法计算。资本投入：企业固定资产净额；劳动投入：企业员工数；
绿色全要素生产率数据（2004-2017年）
m0_65541699的博客
06-13 1601
数据集名称：绿色全要素生产率数据时间范围：2004-2017年数据说明：全要素生产率也被称为综合要素生产率，是经济增长领域中的一个重要概念，可以理解为各要素（如资本和劳动等）投入之外的技术进步和能力实现等导致的产出增加，是剔除要素投入贡献后所得到的残差。全要素生产率由于不能直接观测得到，因此在研究中常常需要估计得出。借鉴 Pastor 等(2005)的方法，在全局参比的数据包络分析框架下，综合考虑非期望产出的超效率SBM模型和Malmquist生产率指数对城市全要素生产率增长进行测度。全局参比的方法是利用整
地级市绿色全要素生产率(2000-2019).xlsx
01-16
2000-2019年 421个行政区样本，四个直辖市为区级层面数据，其他行政区为地市层面样本，在数据包络分析框架下，利用SBM模型和Malmquist生产率指数对城市全要素生产率增长进行测度，该数据通过大量计算得到。
各省农业全要素生产率数据（2005-2023年）
11-20
数据名称：各省农业全要素生产率数据 数据年份：2005-2023年 数据范围：31个省份 数据格式：面板数据，excel 二、数据指标 省份 id year 农业从业人员 农作物总播种面积 农业机械总动力 农用化肥投入 农药使用...
农业全要素生产率（2005-2023）.xlsx
10-12
通过对2005年至2023年31个省（或30个省）农业全要素生产率的深入分析，能够全面把握农业生产力的发展状况和内在变化规律，为优化农业资源配置、提高农业生产效率和促进农业可持续发展提供科学依据。
实证数据-2000-2023年农业产业集聚水平-社科经管.rar
05-21
该数据集为2000-2023年中国省级农业产业集聚水平测算数据，包含31个省份的面板数据，采用区位熵法进行测算。...适用于农业经济、区域发展等领域研究，可分析集聚效应对农业生产效率、绿色全要素生产率等影响。
绿色全要素生产率测算（SBM模型代码+案例+数据）
ky路上的博客
04-13 2407
本思想，它用“最小的”或“匹配最紧密的”凸面球壳包络投入产出数据集，所得到数据集。“又快又好”发展的经济学内涵。经济和社会发展各方面，切实保护和合理利用各种资源，提高资源利用率，以尽可能少的资。源消耗，获得最大的经济效益和社会效益，实现人与自然和谐发展、经济社会可持续发展。“快”即经济增长速度高，“好”则是污染少、能耗低，“又快又好”即以较少的资源投入。edMeasure的缩写，一般翻译为基于松弛值测算的模型，与DEA两用，即SB。件、相关讲解文件以及示例数据，数据用了最简单的yxx1等展示，代码做了详。
长三角24城市绿色全要素生产率、产业协同面板数据（2011-2019年）
li514006030的博客
04-07 645
长三角24城市绿色全要素生产率、产业协同面板数据（2011-2019年）
中国省级农业全要素生产率（使用全局Malmquist指数法测算，可以直接用）2000-2021年
samLi0620的博客
12-12 872
使用全局Malmquist指数法测算，农业全要素生产率的投入方面选取：第一产业就业人数、机械总动力、播种面积、灌溉面积、化肥使用量，产出选取了第一产业的产值。附带计算说明和计算代码。内容包括：农业全要素生产率、技术效率变化指数、技术进步指数、纯技术效率变化、规模效率变化。中国统计年鉴、中国农村统计年鉴。
2006-2019年280个地级市绿色全要素生产率含原始数据和测算结果
m0_71334485的博客
12-17 1855
2006-2019年280个地级市绿色全要素生产率
各省2002-2017年绿色全要素生产率（超效率SBM、EBM、方向距离函数）
m0_65191343的博客
04-16 2983
数据集名称：各省2002-2017年绿色全要素生产率 时间范围：2002-2017年 相关说明：2002-2017年，除西藏和港澳台地区30个省份的绿色全要素生产率计算所需基础数据(包括资本存量、劳动力、能源投入、实际GDP、非期望产出（化学需氧量和二氧化硫排放量）以及资本存量测算方法)；使用MAXDEA软件测算出的绿色全要素生产率（超效率SBM、DDF、EBM）(看结果中的productivity index这个表中的MI列），为2003-2017年，此软件测算出的是比值，使用时还需进行折算。因为MA
各省GTFP绿色全要素生产率面板数据（2004-2018年）
li514006030的博客
04-22 5288
1、数据来源：中国环境统计年鉴 2、时间跨度：2004-2018年 3、区域范围：全国30个省和直辖市 4、数据说明： 部分数据如下： 5、计算方式： 以2004年为基期，基于非期望产出，使用非导向的SBM模型-GML指数进行测度，超效率和非超效率的，一样算了一份，结果与MAXDEA软件测算的一样。 2004年的GTFP均为1，MI指数即绿色全要素生产率的变化率，不过绿色全要素生产率我也折算出来了。 其中：投入1为劳动投入，采用各省份年末就业人员数，数据来源于各省市自治区的统计..
阿里云与华为云在基因测序数据分析上哪个更强？
FlatWhite124的博客
12-19 409
特别是在行业标准支持、计算性能优化和生态合作方面具有明显优势。华为云则在FPGA硬件加速和混合云部署方面表现突出。
文本数据分析的基础知识
最新发布
m0_54291751的博客
12-23 567
**** : 放到形参位置就是接收可变键值对元素到字典中 放到实参位置就类似字典拆包** 分隔符操作 **分隔符.join(列表): 把列表中的每个元素取出用指定分隔符依次拼接成新字符串** 字符串.split(分隔符): 把字符串根据指定分隔符依次分隔,分隔后元素放到列表中set(x): 把x转换为set 注意: 默认去重list(x): 把x转换为list 列表的拼接 **chain 是一种函数能将两个列表进行拼接，但是拼接形成的结果为生成器，如果直接进行输出，输出的结果为生成器地址，可以使用l
Excel-数据分析开发心得（工具PQ,PP）与开发经验
weixin_64179111的博客
12-19 602
摘要：本文总结了数据开发中的表类型划分（事实表、维度表、桥接表）和数据模型架构（星型、雪花、星座模型）的最佳实践。建议在PowerQuery中进行数据清洗，通过PowerPivot建立逻辑关系而非物理连接，以提升查询性能。建模时应重点关注主键设计、维度一致性和粒度定义，根据业务需求选择合适模型。复杂计算建议使用DAX度量值，简单计算可在PowerQuery完成。最终通过合理分组和逻辑建模，可有效解决大数据量下的计算混乱和性能问题。
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