GDP对数
「GDP对数」，覆盖 1990-2024 年，频率 年度，地级市层级，含 7 个变量，样本量约 11,139。 衡量地级市经济产出规模的对数化水平，通过对原始GDP加1后取自然对数计算，以缓解数据偏态与异方差问题。
| 时间跨度 | 1990-2024 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 地级市 |
| 变量数 | 7 |
| 样本量 | 11,139 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Province [省份名称] — 省份的中文名称.
- ProvinceCode [省份代码] — 省份的相关统计部门代码 (6 位字符串).
- City [地级市名称] — 地级市的中文名称.
- CityCode [地级市代码] — 地级市的相关统计部门 6 位代码.
- Year [年份] — 统计年份.
- Gdp [GDP(亿元)] — 地区生产总值，反映一个地区在一定时期内生产的全部最终产品和服务的市场价值总和。
- GdpLog [GDP对数] — GDP对数。计算公式：log(Gdp+1)。
常见问题
- 「GDP对数」是什么数据集？
- GDP对数，隶属国民经济核算。衡量地级市经济产出规模的对数化水平，通过对原始GDP加1后取自然对数计算，以缓解数据偏态与异方差问题。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1990-2024 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 7 个变量。核心指标包括：GDP(亿元)、GDP对数。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的？
- 频率为年度，地级市层级。
- 样本量有多大？
- 约 11,139 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 GDP对数（GdpLog）是对地区生产总值（GDP）进行自然对数变换后得到的派生指标，旨在缓解经济变量中常见的异方差性、偏态分布以及量纲差异问题，使数据更接近正态分布，满足线性回归等计量模型的基本假设。引入该指标的核心动机在于：GDP原始值通常呈右偏分布，且不同城市间量级差异巨大，对数变换可将乘法关系转化为加法关系，便于解释弹性系数（如GDP每增长1%对因变量的影响）。数据来源为相关统计部门年度公开数据中的地区生产总值（Gdp），单位为亿元。完整计算公式为： $$ \text{GdpLog} = \ln(\text{Gdp} + 1) $$ 其中，$\ln$ 表示自然对数，加1处理是为了避免GDP为零或缺失时对数无定义的情况。关键步骤说明：首先获取各城市各年份的Gdp原始值（单位：亿元），然后对每个观测值执行上述变换。单位：对数（亿元），即无量纲的对数值。取值范围：由于Gdp通常为正数且量级在数十至数万亿元之间，GdpLog的典型量级在2至12之间（例如Gdp=1000亿元时，GdpLog≈6.91）。该指标为连续型变量，无上限，但下限接近0（当Gdp趋近于0时）。 补充说明 简化假设：假设Gdp原始数据均为正值且无异常极端值，加1处理仅作为数值稳定性的保守操作，不影响大样本下的统计推断。边界条件：年份覆盖与原始Gdp数据一致，通常为2000年至2022年；缺失处理：若某城市某年份Gdp缺失，则GdpLog标记为缺失值，不进行插补；单位换算：原始Gdp单位为亿元，无需额外换算。计算粒度：以City（城市）为主键，结合Year（年份）进行逐行计算。已知限制：对数变换虽能改善数据分布，但会改变变量的尺度，导致回归系数解释为弹性而非边际效应；此外，加1处理在Gdp极小（如小于1亿元）时可能引入微小偏差，但在宏观城市数据中影响可忽略。 参考文献 [1] Bai, C., Ma, H., & Pan, W. (2019). Spatial spillover and regional economic growth in China. China Economic Review, 55, 141-154.
- 如何获取该数据集？
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