楼主: cennavi_lc
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[经管数据集] 【工具变量】ZF对流动人口姿态数据集(2010-2025年) [推广有奖]

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cennavi_lc 在职认证  发表于 2025-6-10 12:08:08 |AI写论文

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数据简介:大规模的劳动力流动是中国经济发展的显著特征之一,也是实现中国工业化与城市化的重要推动力量。基于地方政府工作报告和中国流动人口动态监测调查数据,本文对地方政府工作报告关于流动人口的姿态进行度量,构建政府抑制姿态指标,考察了宏观地方政府政策文宣与微观流动人口居留意愿的关系。

本文利用政府工作报告作为政府姿态的判定依据,构建政府对流动人口的抑制姿态。为避免由于反向因果关系而产生的内生性,本文将政府姿态数据滞后一年,除个别地区在某些年份的工作报告缺失外,采用 2010—2025 年期间 333 个地级市( 自治州、地区等,以下均简称 “地级市”) 的4908 份地方政府工作报告作为初始样本。之后,为了尽可能使样本更完整、减少信息缺失,本文利用 Python 软件对 “流动人口”进行机器识别,提取该词所在的句子。最后,本文采用人工判别方法,对这些句子进行态度打分。

由于政府工作报告的内容不仅包含对政府当年各项工作的归纳与计划,还包含了对上一年工作情况的回顾与总结,但一些公共事务决策者对事务关注程度的高低直接表现为政府工作报告中涉及的文字表述比重和关键词的词频,即注意力强度,因此本文不剔除在上一年工作总结中出现的字段,而是将其记为 “0 ( 中性姿态) ”; 对于报告中新一年计划部分出现的句子,如果能直接判断其对流动人口的态度,则打分 “1 ( 抑制姿态) ”、 “-1 ( 支持姿态) ”; 对于不能直接判别的句子,则综合上下文进行人工判断。在此基础上,本文引入情绪放大因子,赋予语气强烈的句子绝对值更大的态度分数,见表 1。

图1.png

之后,对每一篇政府工作报告中包含 “流动人口”句段的态度分数求和,作为该篇报告的基础政府姿态; 最后,为了剔除由于变量自身变异或数值相差较大所引起的误差,本文将基础政府姿态进行标准差标准化,从而得到最终的核心解释变量,即政府抑制姿态。计算过程如下:

图2.png
数据来源:政府工作报告
时间跨度:2010年-2025年
数据范围:地级市
数据格式:excel形式

包含指标

年份

省份

城市

Attitude

ATTITUDE

ATTITUDE_STD



样例数据 图3.png
参考文献

[1]高琦.政府姿态如何影响流动人口居留意愿?[J].人口与经济,2023,(03):132-149.



下载链接 【工具变量】政府对流动人口姿态数据集(2010-2025年) (76 Bytes, 需要: RMB 15 元)
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关键词:流动人口 工具变量 数据集 attitude 工业化与城市化

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waitlan(未真实交易用户) 在职认证  学生认证  发表于 2025-6-11 10:11:54
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yiyijiayuan(未真实交易用户) 在职认证  发表于 2025-6-11 15:58:21
坚决路过。

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tianwk(未真实交易用户) 发表于 2025-6-11 22:15:15
thanks for sharing

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