R&D人员密度

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.
• IndCoRdFte [规模以上工业企业R&D人员全时当量(人年)] — 研究与试验发展（R&D）人员全时当量指全时人员数加非全时人员按工作量折算为全时人员数的总和。例如：有两个全时人员和三个非全时人员(工作时间分别为20%、30%和70%)，则全时当量为2+0.2+0.3+0.7=3.2人年。为国际上比较科技人力投入而制定的可比指标。
• UrbEmpTotal [城镇单位就业人员(万人)] — 城镇单位就业人员指在各级国家机关、政党机关、社会团体及企业、事业单位中工作，取得工资或其他形式的劳动报酬的全部人员。包括在岗职工、再就业的离退休人员、民办教师以及在各单位中工作的外方人员和港澳台方人员、兼职人员、借用的外单位人员和第二职业者。不包括离开本单位仍保留劳动关系的职工。
• RdPersonnelDensity [R&D人员密度] — R&D人员密度。计算公式：IndCoRdFte * 10000 / UrbEmpTotal。

常见问题

「R&D人员密度」是什么数据集？

R&D人员密度，隶属公共服务。衡量各省每万名城镇就业人员中规模以上工业R&D全时当量投入水平，即R&D人员密度（人/万人就业），计算公式为规上工业R&D全时当量（人）乘以10000后除以城镇

该数据集的时间范围是？

覆盖 2004-2024 年。

包含哪些变量/指标？

共 6 个变量。核心指标包括：规模以上工业企业R&D人员全时当量(人年)、城镇单位就业人员(万人)、R&D人员密度。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 651 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 R&D人员密度衡量每万名城镇就业人员中从事研究与试验发展（R&D）活动的全时当量人员数量，是反映地区创新人力资本投入强度的核心指标。该指标基于Romer（1990）内生增长理论框架，将科研人员（LA）视为驱动技术进步与长期经济增长的关键生产要素；引入该指标旨在控制地区间创新要素禀赋差异，为后续实证分析（如全要素生产率分解、创新产出弹性估计）提供标准化投入测度。数据来源为相关统计部门年度公开数据中的“规上工业企业R&D人员全时当量”（IndCoRdFte）与“城镇单位就业人员”（UrbEmpTotal）。完整计算公式如下： $$ \text{RdPersonnelDensity} = \frac{IndCoRdFte \times 10000}{UrbEmpTotal} $$ 其中，IndCoRdFte单位为“人年”，UrbEmpTotal单位为“万人”。计算步骤为：首先将IndCoRdFte乘以10000以统一量纲（将“人年”转换为“人”），再除以UrbEmpTotal（城镇就业人数，单位：万人），最终得到每万名就业人员对应的R&D全时当量人数。该指标取值范围通常介于0至500人/万人之间，典型量级：东部发达省份（如北京、广东）约80-150人/万人，中西部省份约10-50人/万人。 补充说明 本指标基于简化假设：规上工业企业R&D全时当量可近似代表地区全部R&D人员投入，忽略高校、科研院所及非规上企业的R&D活动。边界条件：年份覆盖范围为2000-2022年（IndCoRdFte与UrbEmpTotal均完整可得的区间）；缺失处理：若某省份某年IndCoRdFte或UrbEmpTotal缺失，则该年指标不计算；单位换算已通过乘以10000完成。计算粒度为省级（ProvinceCode, Year）主键。已知限制：该指标未区分基础研究、应用研究与试验发展三类活动，且未考虑R&D人员质量差异（如学历、经验），可能低估创新人力资本的真实异质性。 参考文献 [1] Romer, P.M. (1990). Endogenous Technological Change. Journal of Political Economy, 98(5): S71-S102. [2] Jones, C.I. (1995). R&D-Based Models of Economic Growth. Quarterly Journal of Economics, 110(4): 759-784.

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。