楼主: 千里鸟数据
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[经管数据集] 中国省级电商发展指数与地级市电商交易额数据(1990–2022年,含计算方法与参考文献) [推广有奖]

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千里鸟数据 在职认证  发表于 2025-7-3 10:41:52 |AI写论文

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中国省级电商发展指数与地级市电商交易额数据(1990–2022年,含计算方法与参考文献)


本数据基于阿里研究院、省市县统计年鉴、政府工作报告等多渠道权威资料,系统整理并汇总了中国31省份1990–2022年电商指数数据、以及近300个地级市2011–2022年的电子商务交易额情况。通过引入电商发展测度模型(熵值法)与快递权重分解法,构建了包含网商密度、消费水平、交易规模等多项细分指标的结构化面板数据,适用于区域数字经济分析、产业布局研究、平台经济趋势洞察等多类研究场景。


一、数据概况
  • 数据名称:中国省级电商发展指数与地级市电子商务交易额数据

  • 时间范围


    • 省级电商指数:1990–2022年

    • 地级市电商交易额:2011–2022年


  • 空间范围全国31省份及地级市

  • 数据格式:Excel格式面板数据,按省市、年度排列

  • 数据来源:阿里研究院、各地统计年鉴、政府公报等资料整理汇编


全国省级电商发展指数与地级市电商交易额数据(1990–2022年,含计算方法与参考文献).zip (5.35 MB, 需要: RMB 29 元)
二、核心指标字段

数据指标包括但不限于以下内容(不同表结构略有差异):

  • 行政区划编码、省份、城市、年份

  • 各省电商发展指数

  • B2B网商密度、零售网商密度

  • 网商交易水平指数

  • 网购密度指数、网购消费水平指数

  • 规模以上网商交易占比、规模以上网购消费者占比

  • 各地级市电子商务交易额(亿元)




三、数据测算方法

本数据在构建电商指数方面,采用熵值法+指数加权方式,结合微观行为变量与宏观交易数据,详细计算方式如下:

  • 网商指数(权重0.5) = 网商密度指数(0.3)+ 网商交易水平指数(0.2)

  • 网购指数(权重0.5) = 网购密度指数(0.3)+ 网购消费水平指数(0.2)



部分计算公式示例:

  • B2B网商密度 = B2B网商数量 / 总人口数

  • 网商密度指数 = (B2B网商密度 + 零售网商密度)/ 2

  • 网商交易水平指数 = 年成交额≥24万元网商数 / 网商总数

  • 网购消费水平指数 = 年网购≥1万元用户数 / 网购总人数


地级市电商交易额:由省级总量按快递业务量占比进行线性分解,形成可比较的地级市面板数据。


四、参考文献与适用建议
  • 黄赜琳, 秦淑悦, 张雨朦.《数字经济如何驱动制造业升级》. 国民经济管理, 2022(8)

  • 方福前, 邢炜.《居民消费与电商市场规模的U型关系研究》. 财贸经济, 2015(11)



适用建议:该数据可支持电子商务区域发展评估、产业升级政策效果研究、快递与电商联动模型、消费人口空间分布建模等任务,适合高校课题组、政府智库、电商平台研究部门长期使用。


五、样例预览与数据文件结构
  • 省级面板数据表(1990–2022):包含每年电商指数及各构成要素

  • 地级市交易额表(2011–2022):含城市名、年份、交易额(亿元)

  • 指标说明与计算方法表:详细解释各变量定义与权重体系


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关键词:计算方法 发展指数 参考文献 地级市 交易额

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