进出口额 GDP

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指标GDP当季度总额(元)进口总值_当期值(元)CPI(1993=100)GDP(价格调整)impORt价格调整
1994年第4季度1.56012E+123.25235E+11124.11.25715E+122.62075E+11
1995年第1季度1.18585E+121.99388E+11143.83198.24467E+111.38626E+11
1995年第2季度1.41091E+122.73529E+11143.83199.80944E+111.90172E+11
1995年第3季度1.5535E+122.84076E+11143.83191.08008E+121.97506E+11
1995年第4季度1.92912E+123.46541E+11143.83191.34123E+122.40935E+11
1996年第1季度1.42612E+122.4447E+11155.48228399.17225E+111.57233E+11
1996年第2季度1.66006E+122.81389E+11155.48228391.06768E+121.80978E+11
1996年第3季度1.76713E+122.72189E+11155.48228391.13655E+121.75061E+11
1996年第4季度2.26435E+123.57167E+11155.48228391.45634E+122.29716E+11
1997年第1季度1.62567E+122.38776E+11159.68030561.01808E+121.49534E+11
1997年第2季度1.86976E+122.81839E+11159.68030561.17094E+121.76502E+11
1997年第3季度1.91481E+122.92978E+11159.68030561.19915E+121.83478E+11
1997年第4季度2.48707E+123.64893E+11159.68030561.55753E+122.28515E+11
1998年第1季度1.75013E+122.44146E+11158.72222371.10264E+121.53819E+11
1998年第2季度1.97214E+122.88388E+11158.72222371.24251E+121.81694E+11
1998年第3季度2.03725E+122.84684E+11158.72222371.28353E+121.7936E+11
1998年第4季度2.6807E+123.45047E+11158.72222371.68893E+122.1739E+11
1999年第1季度1.87897E+122.73214E+11157.29372371.19456E+121.73696E+11
1999年第2季度2.07652E+123.47834E+11157.29372371.32015E+122.21137E+11
1999年第3季度2.18593E+123.52953E+11157.29372371.38971E+122.24391E+11
1999年第4季度2.82628E+123.98383E+11157.29372371.79682E+122.53273E+11
2000年第1季度2.0647E+123.8495E+11158.8666611.29964E+122.4231E+11
2000年第2季度2.31013E+124.60516E+11158.8666611.45413E+122.89876E+11
2000年第3季度2.43393E+125.04936E+11158.8666611.53206E+123.17836E+11
2000年第4季度3.11271E+125.13025E+11158.8666611.95932E+123.22928E+11
2001年第1季度2.32995E+124.51454E+11159.34326091.46222E+122.83321E+11
2001年第2季度2.56513E+125.12508E+11159.34326091.60982E+123.21638E+11
2001年第3季度2.68673E+125.37737E+11159.34326091.68613E+123.37471E+11
2001年第4季度3.3837E+125.14305E+11159.34326092.12353E+123.22766E+11
2002年第1季度2.53757E+124.74876E+11158.06851491.60536E+123.00424E+11
2002年第2季度2.79653E+125.89976E+11158.06851491.76919E+123.73241E+11
2002年第3季度2.97157E+126.95158E+11158.06851491.87993E+124.39783E+11
2002年第4季度3.7276E+126.84212E+11158.06851492.35822E+124.32858E+11
2003年第1季度2.88618E+127.22952E+11159.64921.80783E+124.52838E+11
2003年第2季度3.10071E+128.15628E+11159.64921.9422E+125.10888E+11
2003年第3季度3.34605E+129.33541E+11159.64922.09587E+125.84745E+11
2003年第4季度4.24934E+129.47071E+11159.64922.66168E+125.9322E+11
2004年第1季度3.34207E+121.0276E+12164.91762362.02651E+126.23099E+11
2004年第2季度3.69852E+121.16531E+12164.91762362.24265E+127.06599E+11
2004年第3季度3.95617E+121.21416E+12164.91762362.39888E+127.36219E+11
2004年第4季度4.99108E+121.23466E+12164.91762363.02641E+127.48653E+11
2005年第1季度3.91174E+121.14121E+12167.72122322.33229E+126.80423E+11
2005年第2季度4.27951E+121.33755E+12167.72122322.55156E+127.97482E+11
2005年第3季度4.47445E+121.43738E+12167.72122322.66779E+128.57008E+11
2005年第4季度5.82803E+121.49219E+12167.72122323.47483E+128.89687E+11
2006年第1季度4.53158E+121.38739E+12169.90159912.66718E+128.16587E+11
2006年第2季度5.01127E+121.54182E+12169.90159912.94951E+129.07479E+11
2006年第3季度5.19127E+121.70617E+12169.90159913.05546E+121.00421E+12
2006年第4季度6.89732E+121.67663E+12169.90159914.0596E+129.86827E+11
2007年第1季度5.47559E+121.56362E+12177.03746633.0929E+128.83214E+11
2007年第2季度6.1243E+121.73792E+12177.03746633.45932E+129.81667E+11
2007年第3季度6.41022E+121.96438E+12177.03746633.62083E+121.10958E+12
2007年第4季度8.57093E+122.00549E+12177.03746634.84131E+121.13281E+12
2008年第1季度6.62838E+121.83728E+12186.59748943.55223E+129.84623E+11
2008年第2季度7.4194E+122.10137E+12186.59748943.97615E+121.12615E+12
2008年第3季度7.65483E+122.25466E+12186.59748944.10232E+121.2083E+12
2008年第4季度9.70193E+121.66795E+12186.59748945.19939E+128.93877E+11
2009年第1季度6.98169E+121.25094E+12184.9181123.77556E+126.76484E+11
2009年第2季度7.83867E+121.64852E+12184.9181124.23899E+128.91484E+11
2009年第3季度8.30997E+121.95224E+12184.9181124.49387E+121.05573E+12
2009年第4季度1.09599E+132.00578E+12184.9181125.92692E+121.08468E+12
2010年第1季度8.26134E+122.04145E+12191.02040974.32485E+121.06871E+12
2010年第2季度9.22654E+122.35471E+12191.02040974.83014E+121.2327E+12
2010年第3季度9.77479E+122.46522E+12191.02040975.11714E+121.29055E+12
2010年第4季度1.28886E+132.57469E+12191.02040976.74724E+121.34786E+12
2011年第1季度9.74795E+122.58609E+12201.33551194.84165E+121.28447E+12
2011年第2季度1.09009E+132.76489E+12201.33551195.41427E+121.37328E+12
2011年第3季度1.15857E+132.93462E+12201.33551195.7544E+121.45758E+12
2011年第4季度1.50759E+132.96194E+12201.33551197.48797E+121.47115E+12
2012年第1季度1.08472E+132.7076E+12206.77157075.24598E+121.30946E+12
2012年第2季度1.19531E+132.87691E+12206.77157075.78083E+121.39135E+12
2012年第3季度1.25738E+132.91503E+12206.77157076.08103E+121.40978E+12
2012年第4季度1.65729E+132.97245E+12206.77157078.01505E+121.43755E+12
2013年第1季度1.18862E+132.88216E+12212.14763155.6028E+121.35856E+12
2013年第2季度1.29162E+132.96303E+12212.14763156.08832E+121.39668E+12
2013年第3季度1.39076E+133.10087E+12212.14763156.55561E+121.46166E+12
2013年第4季度1.81745E+133.12635E+12212.14763158.56691E+121.47367E+12
2014年第1季度1.28213E+132.9153E+12#DIV/0!#DIV/0!
2014年第2季度1.40831E+132.9774E+12#DIV/0!#DIV/0!
 
面板数据分析plm
whjwindow的专栏
06-27 7876
采用plm包，固定、随机效应模型，Hausman过度识别检验（原假设是两个模型一致）； 加入截面变系数，即是按个体分别进行回归分析。 > #载入面板数据分析包 library("plm", lib.loc="D:/R/R/R-3.1.2/library") p_csy = plm.data(csy_zero, indexes = c("industry", "year")) #fix_e
Olley-Pakes方法
whjwindow的专栏
04-22 3203
Olley-Pakes方法 yit=β0+βllit+βkkit+βmmit+eity_{it}=\beta_{0}+\beta_{l}l_{it}+\beta_{k}k_{it}+\beta_{m}m_{it}+e_{it} 把C-D函数中 eite_{it} 分解成两部分，一是白噪声成分，二是时变的生产率冲击witw_{it}。witw_{it}与自变量相关，故而引起内生性问题，另一方面样
全球DEM现状
热门推荐
Ladies and Gentlemen的专栏
12-25 1万+
全球DEM主要有SRTM DEM，Global TanDEM-X DEM，ASTER GDEM V2， ASTER GDEM第一版数据，SRTM3数据，GMTED2010数据，博客对其进行了简单说明，并给出了下载链接。这里主要介绍前两种数据。
GDP下的反思
zhangzhanwenzzzzzz的专栏
10-24 403
近几年来 ，我们的经济增长速度是世界的排头，两位数的增长模式让我们预见了未来几年内我国的世界地位，可是在这高增长的背后付出的代价有多少？我们知道多少？经济增长的模式过于老化单一，环境为之付出的太多太多。。。。。。。
1997-2020年31省进出口总额
m0_71334485的博客
11-10 1130
1997-202031省进出口总额
各国数字服务贸易进出口额2005-2023年-实证数据
最新发布
paofuluolijiang的博客
07-08 440
该数据集系统整理了2005-2023年全球50多个经济体的数字服务贸易进出口数据，涵盖中美欧等主要经济体。数据显示，2023年中国数字服务贸易总额达3666亿美元（同比增长3.5%），连续五年实现顺差；印度则以17%的增速展现发展潜力。数据包含多项细分指标，来源权威（WTO、UNCTAD等），既可用于政策制定和企业战略分析，如美国在金融云服务领域的优势（占全球出口16%），也支持学术研究，如数字贸易与经济增长的关联性研究。该数据集对把握全球数字贸易发展态势具有重要参考价值。
2010-2022年 各国数字服务贸易进出口额-社科经管实证数据
paofuluolijiang的博客
06-03 680
数据集统计字段涵盖数字服务出口额、进口额、贸易差额、同比增速等核心指标，并细分为电信与计算机服务、知识产权使用费、金融与保险服务、跨境电商交易规模等九大业务板块。本数据集系统整合了2010至2022年间全球主要经济体数字服务贸易的进出口统计数据，覆盖了包括美国、中国、欧盟成员国及新兴市场国家在内的50余个经济体。数据以年度为频率更新，全面反映了数字服务贸易在全球化进程中的动态演变，尤其聚焦于跨境数据流动、技术服务、知识产权等核心领域，为数字经济研究提供了关键基础支撑。
2000-2021年31省GDP、进出口总额、出口额、进口额、外商直接投资额
ky路上的博客
09-01 244
2000-2021年31省GDP、进出口总额、出口额、进口额、外商直接投资额数据。2012年8月21日，国家统计局发布报告称2011年中国外贸进出口额跃居世界第二。，一是社会生产力的发展导致可供交换的剩余产品的出现；发展产生出用于交换的剩余商品，这些剩余商品在国与国之间交换，就产生了国际间的进出。进出口贸易是在一定的历史条件下产生和发展起来的。形成进出口贸易的两个基本条件。国家与国家之间的贸易往来，进为购入，出为外销，进口和出口的综合。
什么是国内生产总值（GDP）
2202_76035290的博客
04-24 1226
国内生产总值 , 是国际上通行的用于衡量一个国家（或地区）经济运行规模的宏观经济指标，其在政治、经济、外交、研究等领域具有广泛应用。
国内生产总值核算相关公式
greatwind的博客
06-01 1792
目录国内生产总值的三种计算方法投入产出表资金流量核算 国内生产总值是按市场价格计算的一个国家所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。主要体现在以下两个方面： 所有常住单位在生产过程中创造的增加值的总和 所有常住单位所使用的最终产品价值和净出口的总和 国内生产总值的三种计算方法 生产法GDP=总产出−中间投入收入法GDP=劳动者报酬+生产税净额+固定资产折旧+营业盈余支出法GDP=最终消费+资本形成总额+货物和服务净出口国民总收入=GDP+国际收支平衡表中经常账户下初次收入贷方减借方的差额 \begi
中国对世界各国进出口数据（2000-2022年）
paperdata666的博客
11-27 2408
分季度看，一、二季度进出口总值分别超过9万亿元和10万亿元，三季度进出口总值增长至11.3万亿元，四季度进出口总值继续保持11万亿元的水平。从贸易方式看，一般贸易增长快、比重升。2022年，我国一般贸易进出口26.81万亿元，增长11.5%，占进出口总值的63.7%，较上年提升2.2个百分点。数据说明：每年含中国对世界各国的商品贸易进口、出口金额（按美元），总数据量9000条，含中国对225个国家/地区进出口数据，可研究中国对各国的多年进出口数据变化及趋势。数据名称：中国对225个国家地区进出口面板数据。
全球世界各国地区服务贸易进出口额月度、季度、年度占名义国内生产总值百分比1990-2024数据
03-24
服务贸易进出口额占名义国内生产总值百分比1990-2024季度数据 服务贸易进出口额占名义国内生产总值百分比1990-2024年度数据 服务贸易进出口额美元1990-2024月度数据 服务贸易进出口额美元1990-2024月度数据季节性...
进出口额与GDP关系的多元回归预测.pdf
04-27
标题中的“进出口额与GDP关系的多元回归预测”指的是通过统计分析方法探究一个地区向国外市场的出口额与这些国家的国内生产总值（GDP）以及进口额之间的关系。描述中的内容是一个具体的实验任务，旨在建立一个多元...
工具变量-中国服务贸易进出口额（2005-2023年）.xlsx
04-22
此外，值得注意的是，服务贸易数据的分析还需要结合其他宏观经济数据，如国内生产总值（GDP）、人均收入水平、产业结构调整等因素，以获得更为全面和深入的理解。例如，高人均收入和消费水平可能促进旅游和运输服务...
各国数字服务贸易进出口额2005-2023年.rar
06-24
该数据集整理了2005年至2023年全球各国数字服务贸易的进出口额及相关统计指标，涵盖数字服务贸易的定义分类、规模测度及区域发展动态。数据范围包括全球主要经济体及新兴市场国家，重点统计数字交付贸易（如电信、...
协整检验——进出口与经济增长
whjwindow的专栏
10-31 2434
为了研究进出口与经济增长之间的关联
时间序列 SPSS
whjwindow的专栏
07-30 1757
一、横截面数据与时间序列数据 所谓横截面(cross section)数据，也就是对大体上同时，或者和时间无关的不同对象的观测值组成的数据。 另一个称为时间序列(time series)数据，也就是由同一对象在不同时间的观测值形成的数据。 横截面数据也常称为变量的一个简单随机样本，也即假设每个数据都是来自于总体分布的一个取值，且它们之间是相互独立的(独立同分布)。 而时间序列
标准did的代码（请标注每个步骤的含义）如果我是要做日本核污水排海对中日水产品贸易的影响研究，选取22.1-25.2的中日水产品进出口额为实验组，中国越南和中国挪威的为对照组，那代码应该是什么
03-31
<think>嗯，用户想用双重差分法（DID）来研究日本核污水排海对中日水产品贸易的影响，需要具体的代码示例和步骤注释。首先，我需要理解DID的基本原理和应用场景。DID通常用于评估政策或事件的影响，通过比较处理组和对照组在事件前后的变化差异。根据用户提供的引用，DID的核心是计算处理效应，即处理组和对照组在处理前后的差异之差。 用户设定的实验组是中日水产品进出口额（2022年1月至2025年2月），而对照组是中国与越南、中国与挪威的贸易数据。这里需要注意时间段的划分，尤其是处理时点，比如核污水排海开始的具体时间，比如2023年8月。处理组应该是受事件影响的组，即中日贸易，而对照组是不受影响的，比如中国与越南、挪威的贸易，这些国家可能没有受到核污水排海的影响。 接下来，数据准备方面，用户需要收集处理组和对照组在事件前后的面板数据，包括时间、国家、贸易额等变量，并生成处理组虚拟变量（treated）和时间虚拟变量（post）。然后，进行平行趋势检验，确保处理组和对照组在事件前的趋势一致，这是DID有效性的重要前提。 然后构建DID模型，使用双向固定效应模型，控制个体和时间效应。代码部分可能需要使用Python中的pandas处理数据，statsmodels或linearmodels库进行回归分析。需要生成交互项（treated*post）作为核心解释变量。 在结果分析中，关注交互项的系数，即DID估计量，判断其显著性和方向。还要进行稳健性检验，比如安慰剂检验或更换对照组，确保结果的可靠性。 现在要考虑用户可能的代码需求，他们可能需要示例代码来演示数据预处理、模型构建和结果可视化。比如，如何创建虚拟变量，如何设置面板数据格式，如何进行回归并输出结果。同时，注释要详细，解释每一步的目的，比如为什么需要平行趋势检验，如何解读回归结果等。 用户可能还不太清楚如何选择对照组，需要确保对照组和处理组在事件前具有相似的趋势。此外，数据的时间范围可能需要覆盖足够长的事件前后期间，以捕捉变化。另外，核污水排海的影响可能有滞后效应，需要考虑时间窗口的设置。 在代码示例中，可能需要使用pandas的DataFrame来处理数据，生成treated和post变量，然后使用linearmodels的PanelOLS进行回归。平行趋势检验可以通过事件前各期的系数是否不显著来判断，可能需要绘制趋势图。 还需要注意数据的结构，是否为面板数据，需要设置个体和时间索引。例如，每个观察值代表一个国家对的某个月份的贸易额，处理组是中日，对照组是中越、中挪。 最后，用户可能需要结果的可视化，比如绘制处理组和对照组在事件前后的趋势图，以及DID系数的展示。同时，要提醒用户进行稳健性检验，比如更换对照组或进行安慰剂测试，以验证结果的可靠性。 总结来说，回答需要分步骤解释DID的应用步骤，提供代码示例，并详细注释每个步骤的目的，同时引用相关文献支持方法的选择。确保用户能够理解如何将理论应用到实际数据中，并正确解读结果。</think># 双重差分法(DID)在核污水排海影响研究中的应用 ## 一、研究设计框架 1. **处理时点**：以2023年8月核污水排海为政策冲击时点 2. **处理组**：中国-日本水产品进出口数据（22.1-25.2） 3. **对照组**：中国-越南、中国-挪威同类贸易数据 4. **数据频率**：建议采用月度数据增强分析精度 ## 二、Python代码实现（含注释） ```python import pandas as pd import numpy as np from linearmodels import PanelOLS # 数据预处理 data = pd.read_csv('trade_data.csv') data['time'] = pd.to_datetime(data['time']) data['post'] = np.where(data['time'] >= '2023-08', 1, 0) # 创建时间虚拟变量 data['treated'] = np.where(data['country'] == 'Japan', 1, 0) # 创建处理组虚拟变量 data['did'] = data['treated'] * data['post'] # 生成交互项 # 设置面板数据结构 data = data.set_index(['country', 'time']) # DID模型构建 model = PanelOLS.from_formula( 'trade_value ~ did + treated + post + EntityEffects + TimeEffects', data=data ) results = model.fit(cov_type='clustered', cluster_entity=True) print(results.summary) ``` ## 三、关键步骤解析 1. **平行趋势检验**（核污水排海前趋势一致性验证）： ```python # 生成事件前各期虚拟变量 pre_periods = pd.date_range('2022-01', '2023-07', freq='M') for period in pre_periods: data[f'pre_{period}'] = (data.index.get_level_values('time') == period) & (data['treated'] == 1) # 检验模型 pretest_model = PanelOLS.from_formula( 'trade_value ~ ' + ' + '.join([f'pre_{p}' for p in pre_periods]) + '+ EntityEffects + TimeEffects', data=data ) pretest_results = pretest_model.fit() print(pretest_results.summary) # 各期系数应不显著[^1] ``` 2. **动态效应检验**（观测政策冲击的持续影响）： ```python # 创建事件时间序列 data['event_time'] = (data.index.get_level_values('time').year - 2023)*12 + (data.index.get_level_values('time').month - 8) data = pd.get_dummies(data, columns=['event_time'], prefix='t') # 动态模型构建 dynamic_model = PanelOLS.from_formula( 'trade_value ~ t_-12 + t_-11 + ... + t_18 + EntityEffects + TimeEffects', # 需补全时间序列 data=data ) dynamic_results = dynamic_model.fit() ``` ## 四、结果解读要点 1. `did`系数反映核污水排海净效应 2. 控制组系数应不显著（验证对照组有效性） 3. R²值反映模型解释力 4. 需满足平行趋势假设（前12期系数不显著）[^4] ## 五、稳健性检验建议 1. **安慰剂检验**：虚构处理时点验证模型敏感性 2. **替换对照组**：使用中韩、中俄等替代对照组[^3] 3. **PSM-DID**：采用倾向得分匹配优化样本选择 ```python from psmatching import PSMatch psm = PSMatch(data, treatment='treated', variables=['pre_trend', 'gdp', 'distance']) matched_data = psm.match() ```
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