2015-2025年 上市公司政府采购金额数据

原创 于 2025-12-11 08:18:37 发布 · 325 阅读 · 3 ·
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数据简介

在当前中国深入实施创新驱动发展战略的背景下，政府采购作为重要的需求侧政策工具，其功能已从传统的公共服务供给延伸至国家创新体系构建的关键环节。政府采购不仅通过释放稳定的市场需求为企业提供可预期的收入来源，更重要的是依托政府公信力形成认证效应，有效降低创新过程中的信息不对称，引导创新资源优化配置。

本数据集基于2015-2025年中国政府采购网合同公告数据与上市公司信息，构建了两个相互关联的专题数据库。其中，"中国政府采购数据与上市公司匹配"数据库完整收录了政府采购合同与上市公司的匹配信息，涵盖合同基本信息、采购双方详细信息、合同金额等47个关键变量；"上市公司每年政府采购金额汇总"数据库则提供了按股票代码和年份标准化汇总的政采金额数据，包含企业基本信息、地理分布、行业属性及经过对数处理的金额指标。

本数据集的构建了多层次分析框架，同时提供了微观合同层面和宏观企业层面的双重视角。微观层面支持对采购合同特征、双方匹配模式的细致分析，宏观层面便于开展企业层面的政策效应评估和异质性研究。基于范庆泉等提出的"需求释放"和"信号认证"理论框架，研究者可利用本数据集深入探讨政府采购对企业创新行为的影响路径、对不同类型企业的差异化效果，以及政策效果的持续性和边界条件。这些研究将为完善政府采购政策体系、提升政策精准性提供扎实的实证基础，具体可开展政府采购与企业创新效率、区域创新网络构建、产业链协同创新等多个重要议题的研究。

数据信息

  • 数据来源：政府采购数据库
  • 数据范围：上市公司
  • 时间跨度：2015-2025
  • 数据格式：csv
  • 数据字段： 数据集一：中国政府采购数据与上市公司匹配

数据集二：上市公司每年政府采购金额汇总

参考文献

[1]范庆泉,郭文,刘祎男.政府采购与企业联合创新：需求释放与信号认证[J].世界经济,2025,48(11):33-61.

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【赵渝强老师】国产金仓数据库的体系架构
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万波的技术博客
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桥接模式是一种结构型设计模式，用于分离多个维度的功能实现，使每个维度都能独立扩展。该模式通过抽象与实现的分离，避免了类数量的指数级增长。以数据库工具为例，将数据库类型（MySQL、Oracle等）和执行方式（普通、预编译等）两个维度拆分，通过抽象类引用接口的方式实现桥接。这样新增数据库类型或执行方式时只需添加相应类，而不影响其他维度，提高了系统的可扩展性和维护性。
2015-2025年日度夜光遥感数据下载
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要下载2015年至2025年期间的日度夜光遥感数据，主要依赖于搭载在Suomi NPP卫星上的VIIRS（Visible Infrared Imaging Radiometer Suite）传感器。该传感器提供了高质量的每日夜间光照观测数据，适用于长时间序列分析。 ### 方法一：通过NASA Earthdata平台获取NPP-VIIRS日度夜间灯光数据 NASA Earthdata 是提供 VIIRS 数据的主要官方渠道。用户需要注册账号后访问 LAADS DAAC 或 SciHub 等子站点来下载原始数据文件。 - 访问网址 [https://earthdata.nasa.gov](https://earthdata.nasa.gov) - 注册并登录账户 - 搜索产品 `VNP46A1` 或 `VNP46A2`，它们分别代表每日和每8天合成的夜间灯光数据 - 使用工具如 `wget`、`curl` 或 NASA 提供的 Earthdata Search 工具批量下载所需时间段的数据 示例使用 `wget` 下载单个文件： ```bash wget --user=your_username --password=your_password https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/archive/allData/5000/VNP46A1/v2.0/ ``` ### 方法二：使用Google Earth Engine云平台获取与导出数据 Google Earth Engine (GEE) 提供了对 NPP-VIIRS 日度夜间灯光数据集的访问能力，并支持直接导出区域统计结果或影像切片。 - 注册 GEE 账号并登录 [https://earthengine.google.com](https://earthengine.google.com) - 编写 JavaScript 或 Python 脚本加载 `NOAA/VIIRS/DNB/DAYTIME_SUBTRACTED` 数据集 - 设置时间范围为 2015 年至 2025 年，并添加感兴趣区域 - 使用 Export.image.toDrive 或其他导出方式将处理后的图像保存到 Google Drive JavaScript 示例代码如下： ```javascript var dataset = ee.ImageCollection('NOAA/VIIRS/DNB/DAYTIME_SUBTRACTED') .filterDate('2015-01-01', '2025-12-31'); var nighttimeLights = dataset.select(['DNB_BRDF_Corrected_NTL']); Map.setCenter(-75.5, 40, 2); Map.addLayer(nighttimeLights, {min: 0, max: 60}, 'Nighttime Lights'); Export.image.toDrive({ image: nighttimeLights.mean(), description: 'nightlight_2015_2025', scale: 500, region: geometry, maxPixels: 1e10 }); ``` ### 方法三：通过GitHub等开源项目获取预处理后的数据 部分研究者已对 NPP-VIIRS 数据进行预处理，去除了云层干扰并进行了辐射校正，这些数据集可在 GitHub 上找到。 - 在 GitHub 中搜索关键词如 “NPP VIIRS daily nighttime light data” - 查看相关项目的 README 文件以确认是否包含所需的年份 - 下载指定年份的日度数据压缩包，解压后即可用于分析 例如，以下链接可能包含预处理后的全球或区域数据： [https://github.com/open-datacube/datacube-notebooks](https://github.com/open-datacube/datacube-notebooks) ### 方法四：使用SNAP或QGIS进行本地处理 如果获取的是原始 HDF 或 NetCDF 格式数据，可借助 ESA SNAP 或 QGIS 进行读取、投影转换和拼接操作。 - 安装 SNAP 软件 [https://step.esa.int/main/toolboxes/snap/](https://step.esa.int/main/toolboxes/snap/) - 导入原始数据并执行大气校正、重采样等步骤 - 输出为 GeoTIFF 或其他通用格式以便后续分析
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