1、数据年份:2000-2019
2、数据范围:全国31个省份
3、数据来源:国家统计局
4、指标说明:
分享文件中,包含指标体系以及具体计算方法
部分原始数据如下:
行政区划代码 | 地区 | 年份 | 地区生产总值指数(上年=100) | 地区生产总值(亿元) | 规模以上工业企业R&D经费(万元) | 全社会固定资产投资(亿元) | 技术市场成交额(亿元) |
110000 | 北京市 | 2020 | 101.2 | 36102.6 | |||
110000 | 北京市 | 2019 | 106.1 | 35445.1 | 2851859 | 5695.28 | |
110000 | 北京市 | 2018 | 106.7 | 33106 | 2740103 | 4957.82 | |
.... |
计算公式如下:
['地区GDP增长率']=['地区生产总值指数(上年=100)']-100
['研发投入强度']=['规模以上工业企业R&D经费(万元)']/['地区生产总值(亿元)']
['投资效率']=['全社会固定资产投资(亿元)']/['地区生产总值(亿元)']/['地区GDP增长率']
['技术交易活跃率']=['技术市场成交额(亿元)']/['地区生产总值(亿元)']
部分计算结果如下:
行政区划代码 | 地区 | 年份 | 地区GDP增长率 | 研发投入强度 | 投资效率 | 技术交易活跃率 |
110000 | 北京市 | 2020 | 1.2 | |||
110000 | 北京市 | 2019 | 6.1 | 80.45848368 | 0.160678909 | |
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计算参考文献:
[1]孙豪, 桂河清, 杨冬. 中国省域经济高质量发展的测度与评价[J]. 浙江社会科学, 2020(8):12.
相关文献:
[1]徐宁. 高科技公司高管股权激励对R&D投入的促进效应——一个非线性视角的实证研究[J]. 科学学与科学技术管理, 2013, 34(002):12-19.
[2]周孝华, 柏骥, 吴江林. 创业板高科技公司估值与定价[J]. 统计与信息论坛, 2010, 25(011):46-50.
[3]周孝华, 卢露, 唐健. 基于EVA的高科技公司IPO定价研究[J]. 经济与管理研究, 2010(02):53-57.
[4]李经路, 郭静. 智力资本影响了高新技术公司的贝塔系数吗?——基于2011—2014年的数据检验[J].华东经济管理, 2017.
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