各省分性别平均受教育年限测算数据（2002-2024年）

最新推荐文章于 2025-12-17 12:40:05 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-17 12:40:05 发布 · 325 阅读

3 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#数据分析

对中国各地区2002-2024年的平均受教育年限进行测算，系统呈现了2002年至2024年二十多年间，中国各省份以及分性别人群的平均受教育年限变化。

通过对这些长期、多维度的数据进行深入分析，能够清晰刻画不同区域教育发展水平的动态演进轨迹，精准揭示男女两性在教育机会获取和教育成果上的差异及其变迁趋势。

计算公式：平均受教育年限＝（文盲人数*1+小学学历人数*6+初中学历人数*9+高中和中专学历人数*12+大专及本科以上学历人数*16）/ 6岁以上人口总数

一、数据介绍

数据名称：平均受教育年限测算-各地区、分性别

数据范围：31个省份

时间范围：2002-2024年

样本数量：714条

更多说明：包括原始、线性插值、回归填补3个版本

二、数据指标

三、数据概览

平均受教育年限-数据概览

【下载→

方式一（推荐）：主页 ↓个人↓简介

经管数据库-优快云博客

方式二：数据下载地址汇总_-优快云博客

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

经管数据库

关注关注

8
点赞
踩
3

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

《佛山市政务信息化项目概算编制指南（2023年版）》－费用标准解读系列

2401_86538250的博客

08-28

922

对功能相近、处理过程一致、系统边界相同等情形，可以对ILF和EIF进行中度复用（取原功能点的2/3）或高度复用（取原功能点的1/3）调整。5、定制软件信创适配改造、重构服务：定制软件信创适配改造、重构服务适用于软件系统已通过验收并正式投入运行后，须按信创要求进行信创云环境适配、功能改造、功能重构、应用迁移、数据迁移等场景。功能变化率，宜根据需信创适配改造、重构的原系统对应功能实际开发费用（或实际功能点数量）进行估算，仅需适配改造的功能变化率取值上限不超过30%，需进行重构的功能变化率取值上限不超过70%。

标准应用 | 2025年网络安全服务成本度量实施参考

Websec

01-09

1724

为了解决我国网络安全服务产业发展中面临的服务供需两方对于服务成本组成认知偏差较大、网络安全服务成本度量缺乏依据的问题，中国网络安全产业联盟（CCIA）组织北京赛西科技发展有限责任公司、北京安信天行科技有限公司等21家相关单位共同研究制定了GB/T 42461-2023《信息安全技术网络安全服务成本度量指南》（以下简称“标准”）。后期中国网络安全产业联盟将持续通过“网络安全服务阳光行动”、网络安全产业调研等多种形式，跟踪相关变化，对于服务人员级别调整系数、人力成本调整系数等进行及时更新。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【工具变量】各地区平均受教育年限测算数据集-分性别（2002-2024年）

samLi0620的博客

07-08

744

对中国各地区2002-2024年的平均受教育年限进行测算，系统呈现了2002年至2024年二十多年间，中国各省份以及分性别人群的平均受教育年限变化。通过对这些长期、多维度的数据进行深入分析，能够清晰刻画不同区域教育发展水平的动态演进轨迹，精准揭示男女两性在教育机会获取和教育成果上的差异及其变迁趋势。利用原数据集中的核心变量信息，基于线性插值版数据，通过建立回归方程，对缺失值进行预测填补。利用数据的线性趋势，对各年份中间的缺失部分进行填充，得到线性插值版数据,这也是学者最常用的插值方式。

2001-2023年各省分性别平均受教育年限数据（含原始数据+计算过程+结果）

m0_71334485的博客

04-09

1167

2001-2023年各省分性别平均受教育年限数据（含原始数据+计算过程+结果）

1993-2022年31个省份人口平均受教育年限、高等教育人数比例

T0620514的博客

09-05

2839

本次数据为各省平均受教育年限与学历结构数据，其数据来源与中国统计年鉴，计算方式为平均受教育年限＝（小学学历人数*6+初中学历人数*9+高中和中专学历人数*12+大专及本科以上学历人数*16）/6岁以上人口总数；学历结构=大专及本科以上学历人数/6岁以上人口总数。平均受教育年限：1993-2022（无缺失值）学历结构：1997-2022（无缺失值）：中国统计NJ/第七次人口普查数据。

各省人均受教育年限1989-2020年.涵盖我国31个主要省份的学历结构和平均受教育年限。

zxwk01的博客

04-15

1682

×12+中职×12+大专×15+本科×16+研究生×19）÷6岁及以上人口总数。计算公式：6岁及以上人口平均受教育年限=（小学×6+初中×9+高中。文档包含：包括每年的原始数据、计算过程、结果汇总。涵盖我国31个主要省份的学历结构和平均受教。2、时间跨度：1989-2020年。1、数据来源：中国统计年鉴。

【数据集】全国地级市-平均受教育年限-男、女数据集（2000-2020年）

T0620514的博客

02-04

3045

参考陈熠辉（2023）等人的计算方式，根据第五次人口普查、第六次人口普查、第七次人口普查结果整理了地级市的平均受教育年限（男、女），并对中间年份数据进行线性插值。[1]陈熠辉,蔡庆丰,王斯琪.人口老龄化、企业债务融资与金融资源错配——基于地级市人口普查数据的实证研究[J].金融研究,2023,(02):40-59.[2]王广州,王军.中国人口发展的新形势与新变化研究[J].社会发展研究,2019,6(01):1-20+242.数据来源：第五、六、七次人口普查数据。数据名称：地级市-平均受教育年限。

【更新至2023年】1999-2023年各省平均受教育年限（含原始数据+具体计算过程+计算结果）

m0_71334485的博客

12-16

7158

1999-2023年各省平均受教育年限数据（含原始数据+计算过程+计算结果）

2012-2022年各省新质生产力指数数据（含原始数据+结果）

m0_71334485的博客

06-16

710

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）

数据复现：新质生产力水平测算与中国经济增长新动能（2012-2022年）

xiaozhuzhu1995的博客

11-22

1405

2、文章实证分析了新质生产力对经济增长的促进作用，检验了要素配置优化和产业竞争力提升两条作用机制，讨论了新质生产力对区域协调发展的重要作用，为以新质生产力培育增长新动能提供了经验性的证据。文章还讨论了新质生产力的空间溢出效应，发现新质生产力不仅直接推动了本地区的经济增长，而且对临近区域的经济也产生了显著的正向促进作用。1、文章立足新质生产力基本内涵构建了新质生产力的指标体系，对中国 2012~2022 年间的新质生产力水平进行了测算，在测算数据的基础上进一步研究了新质生产力的时间演变趋势和空间分布格局。

社科数据整理汇总 - 3

2401_84585615的博客

07-03

2815

平均受教育年限测算-各地区、分性别（2002-2024年）

07-10

数据名称：平均受教育年限测算-各地区、分性别数据范围：31个省份时间范围：2002-2024年样本数量：714条更新时间：2025年6月更多说明：包括原始、线性插值、回归填补3个版本二、数据指标行政区划代码 ...

（完整数据）中国各地区及分性别平均受教育年限测算数据（2002–2024年）

11-21

数据名称：平均受教育年限测算数据（各地区、分性别）数据范围：全国 31 个省（不含港澳台）时间范围： 2002–2024 年数据量： 714 条观测（31×23 年×含分性别版本）数据来源：中国省级数据库 6.0 ...

《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

950

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

2501_93253814的博客

12-14

1248

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。

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

846

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。

【Python数据分析】数据分析完整流程（全）

2301_80636070的博客

12-09

1269

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。

大火的 ChatBI，是如何实现灵活的自然语言数据分析？