EKC人均GDP对数平方项
「EKC人均GDP对数平方项」，覆盖 1990-2024 年，频率 年度，地级市层级，含 7 个变量，样本量约 7,586。 衡量城市人均GDP对数的平方项，计算逻辑为对人均GDP加1后取自然对数再平方。
| 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 | 7,586 |
| 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.
- GdpPerCapita [人均GDP(元)] — 地区生产总值除以常住人口数，反映人均经济产出水平。
- EKC_LogGdpPerCapSq [EKC人均GDP对数平方项] — EKC人均GDP对数平方项。计算公式：(log(GdpPerCapita+1))^2。
常见问题
- 「EKC人均GDP对数平方项」是什么数据集？
- EKC人均GDP对数平方项，隶属国民经济核算。衡量城市人均GDP对数的平方项，计算逻辑为对人均GDP加1后取自然对数再平方。
- 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：人均GDP(元)、EKC人均GDP对数平方项。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 7,586 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 该指标为城市人均GDP对数的平方项，是环境库兹涅茨曲线（EKC）假说实证检验中的核心二次项变量。其经济学含义在于捕捉经济增长与环境退化之间的非线性关系：当人均收入水平较低时，环境压力随收入增加而上升；当收入跨越某一阈值后，环境质量随收入进一步增长而改善，形成倒U型曲线。引入该平方项是为了在回归模型中识别这种非线性转折点，是EKC二次形式回归的专用构造。数据来源为相关统计部门年度公开数据中的城市人均地区生产总值（GdpPerCapita），单位为元/人。完整计算公式为： $$ \text{EKC\LogGdpPerCapSq} = \left( \ln(\text{GdpPerCapita} + 1) \right)^2 $$ 关键步骤说明：首先对原始人均GDP变量加1（避免零值或极小值取对数时产生负无穷），然后取自然对数，最后将所得对数值平方。该变换确保变量在低值区域仍保持定义域完整性。单位是对数平方，取值范围理论上为 \([0, +\infty)\)，典型量级在0至25之间（例如人均GDP 1万元时，对数约9.21，平方约84.8；人均GDP 10万元时，对数约11.51，平方约132.5）。该指标无物理单位，仅作为回归模型中的解释变量使用。 补充说明 简化假设：假设人均GDP数据为名义值，未进行价格平减调整；加1处理假设所有城市人均GDP均为正数，且加1对高值样本影响可忽略。边界条件：年份覆盖取决于源数据GdpPerCapita的可用年份，通常为2000年至2020年；缺失处理采用列表删除法（listwise deletion），即若某城市某年GdpPerCapita缺失，则该年指标不计算；单位换算无需进行，因原始数据已为元/人。计算粒度：以CityCode和Year为主键，每个城市每年对应一个唯一值。已知限制：平方项与一次项（ln(GdpPerCapita+1)）存在高度共线性，在回归中需同时纳入并注意方差膨胀因子（VIF）诊断；加1处理在极低收入城市（如人均GDP低于1000元）可能引入微小偏差，但对整体估计影响有限。 参考文献 [1] Grossman, G. M., & Krueger, A. B. (1995). Economic growth and the environment. The Quarterly Journal of Economics, 110(2): 353-377. [2] Stern, D. I. (2004). The rise and fall of the environmental Kuznets curve. World Development, 32(8): 1419-1439.
- 如何获取该数据集？
- 通过站内对应淘宝链接下单后，客服发放兑换码；在站内"兑换"页输入兑换码即可获得下载权益并下载。