平均工资对数
「平均工资对数」，覆盖 1998-2023 年，频率 年度，地级市层级，含 7 个变量，样本量约 7,144。 衡量地级市在岗职工平均工资的对数化水平，反映区域劳动力报酬的集中趋势与相对差异。
| 时间跨度 | 1998-2023 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 地级市 |
| 变量数 | 7 |
| 样本量 | 7,144 |
| 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.
- AvgWage [城镇非私营单位在岗职工平均工资(元)] — 城镇非私营单位在岗职工的人均工资。
- AvgWageLog [平均工资对数] — 平均工资对数。计算公式：log(AvgWage+1)。
常见问题
- 「平均工资对数」是什么数据集？
- 平均工资对数，隶属就业与工资。衡量地级市在岗职工平均工资的对数化水平，反映区域劳动力报酬的集中趋势与相对差异。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1998-2023 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 7 个变量。核心指标包括：城镇非私营单位在岗职工平均工资(元)、平均工资对数。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 7,144 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 平均工资对数（AvgWageLog）是对城市在岗职工平均工资进行自然对数变换后得到的派生指标，其经济学含义在于：通过对数化处理，将工资的绝对差异转化为相对差异，从而在回归模型中更直观地反映工资水平的百分比变化弹性，同时缓解工资分布右偏带来的异方差问题。引入该指标的动机在于：在宏观经济学与劳动经济学研究中，工资水平通常以对数形式进入人力资本、收入分配或消费函数模型，以符合经典线性回归假设并便于解释系数。数据来源为相关统计部门年度公开数据中的城市级在岗职工平均工资（源字段AvgWage），该数据由各城市统计年鉴汇总整理。完整计算公式如下： $$ \text{AvgWageLog}{it} = \ln(\text{AvgWage}{it} + 1) $$ 其中，下标 \(i\) 表示城市（CityCode），\(t\) 表示年份（Year）。关键步骤说明：首先提取源字段AvgWage的原始数值（单位为元），为避免零值或缺失值导致对数无定义，在计算前对所有观测值加1（即 \(\text{AvgWage} + 1\)），然后取自然对数。该指标为无量纲的对数值，取值范围通常介于6至12之间（对应原始工资约400元至162,754元），典型量级为10左右（对应原始工资约22,026元）。计算粒度为城市-年份层面，主键为CityCode与Year。 补充说明 简化假设：假设在岗职工平均工资能够代表城市整体工资水平，且对数变换中加1的处理对高工资城市影响可忽略。边界条件：年份覆盖与源字段AvgWage一致，通常为2000年至2022年；若某城市某年AvgWage缺失，则对应AvgWageLog记为缺失值，不进行插补；原始工资单位为元，无需额外换算。计算粒度：以CityCode（城市代码）和Year（年份）为主键，每个城市每年生成一个观测值。已知限制：对数变换无法处理负值或零值，但中国城市在岗职工平均工资均为正数，故加1仅为数学上的保守处理；此外，该指标未考虑购买力平价或通货膨胀因素，跨时期比较需结合价格指数调整。 参考文献 [1] 相关统计部门. 相关年度统计资料. 北京: 中国统计出版社, 历年.
- 如何获取该数据集？
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