2、参考文献:
宣扬, 武凯文. 超时加班与劳动收入份额:基于卫星夜间灯光的经验证据[J]. 世界经济, 2023, 46(10): 217-240.
3、数据来源:
数据基于NASA日度夜间灯光数据,进行数据清理后,通过地图获取ZF定位从而提取精确的数据,然后采用时间、空间等多维度比较,最终构建出ZF超时加班指标。
4、数据介绍:
超时加班是当前常见的劳动现象,尤其是面向群众的基层ZF。超时加班会影响劳动收入份额分配,而ZF部门的超时加班甚至会影响社会经济及ZF决策。
5、测算方式:
从NASA下载经过校正的VNP46A2日度夜间灯光数据,解析HDF5格式文件,获取数据量约4T的500米分辨率的夜间灯光数据
剔除因云层、极端事件等导致的数据异常,确保对照网格数量充足,并剔除观测不足的记录 、
通过百度地图获取全部ZF地址,再根据高德API匹配经纬度,并进行地址纠偏得出ZF的经纬度数据
、
将ZF所在网格在法定节假日的灯光亮度的中位数作为基准,若某日亮度超过基准,可能表明夜间加班
、
将ZF周边网格的灯光亮度的中位数作为基准,若某日亮度超过周边网格,可能表明夜间加班
同时满足时间和空间维度标准时,认定为超时加班,1为加班,0为不加班
6、主要指标:
省份 | 城市 | 名称 |
地址 | latitude | longitude |
时间 | 夜间灯光值 | 假期灯光中位数 |
区域灯光中位数 | 是否加班 |


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