房地产业区位熵

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).
• Year [年份] — 统计年份.
• Grp [地区生产总值(亿元)] — 地区生产总值指按市场价格计算的一个地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。统计范围涵盖国民经济各行业，反映地区经济总量和规模。单位：亿元。
• REVa [房地产业增加值(亿元)] — 房地产业增加值是指按市场价格计算的一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内从事房地产业生产活动的最终成果。
• LQ_RealEstate [房地产业区位熵] — 房地产业区位熵。计算公式：(REVa/Grp) / (sum_p REVa / sum_p Grp)。

常见问题

「房地产业区位熵」是什么数据集？

房地产业区位熵，隶属综合经济。衡量各省房地产业相对于全国平均水平的集聚程度。

该数据集的时间范围是？

覆盖 1992-2024 年。

包含哪些变量/指标？

共 6 个变量。核心指标包括：地区生产总值(亿元)、房地产业增加值(亿元)、房地产业区位熵。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，省级层级。

样本量有多大？

约 1,023 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 房地产业区位熵（LQRealEstate）是衡量某一地区房地产业相对于全国平均水平的集聚程度或专业化水平的指数。该指标的经济学含义在于，通过比较某地区房地产业增加值占该地区地区生产总值的比重与全国房地产业增加值占全国地区生产总值的比重，揭示该地区房地产业在国民经济中的相对重要性。引入该指标的动机在于，区位熵能够有效识别房地产业的空间分布特征，为分析区域产业结构、产业集聚效应以及房地产市场的区域差异提供定量依据。数据来源为相关统计部门公开发布的年度地区生产总值和房地产业增加值数据。完整计算公式如下： $$ LQ\RealEstate{p,t} = \frac{REVa{p,t} / Grp{p,t}}{\sum{p} REVa{p,t} / \sum{p} Grp{p,t}} $$ 其中，\(REVa{p,t}\) 表示省份 \(p\) 在年份 \(t\) 的房地产业增加值，\(Grp{p,t}\) 表示省份 \(p\) 在年份 \(t\) 的地区生产总值，\(\sum{p} REVa{p,t}\) 和 \(\sum{p} Grp{p,t}\) 分别表示全国房地产业增加值总和与全国地区生产总值总和。计算步骤为：首先计算各省份房地产业增加值占其地区生产总值的比重，再计算全国房地产业增加值占全国地区生产总值的比重，最后将前者除以后者。该指标为无量纲指数，取值范围通常大于0，当区位熵大于1时，表明该地区房地产业的集聚程度高于全国平均水平；小于1时则低于全国平均水平。典型量级在0.5至2.0之间。 补充说明 本指标的计算基于以下简化假设：房地产业增加值与地区生产总值数据均采用当年价格计算，未进行价格平减处理，因此反映的是名义值下的相对集聚程度。边界条件方面，数据覆盖年份以相关统计部门公开的年度数据为准，缺失值处理采用直接剔除该省份-年份观测值的方法。计算粒度为省级（Province），主键为省份代码（ProvinceCode）和年份（Year）。已知限制包括：区位熵仅反映相对比重，无法衡量房地产业的绝对规模；且该指标对产业结构差异敏感，可能受地区经济总量波动影响；此外，数据口径调整（如GDP核算方法修订）可能导致跨年份可比性下降。 参考文献 [1] Florence, P. S. (1939). The Statistical Method in Economics and Political Science. London: Kegan Paul, Trench, Trubner & Co.

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。