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各省数字经济发展关注分组指标（工作报告词频）
数据摘要
地方数字经济发展关注可用于划分不同政策环境。本资料统计省级政府工作报告中政府、数字两个关键词的频次，依据样本均值划分关注程度高低组，并保留对应词频。可用于数字经济相关实证研究中的地区分组比较与异质性分析。
基本信息
| 数据频率 | 年度 |
|---|---|
| 年份范围 | 2002-2025 |
| 观测层级 | 31省 |
| 当前预览样本量 | 744 行 |
| 文件格式 | Excel / Stata / Stata代码 / PDF |
| 文件包大小 | 1.98 MB |
| 包含内容 | 数据表5份、代码1份、文档2份 |
| 所属分类 |
样本年份分布
合计 744 行 · 24 个年份
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
查看年份明细
| 年份 | 样本量 |
|---|---|
| 2002 | 31 |
| 2003 | 31 |
| 2004 | 31 |
| 2005 | 31 |
| 2006 | 31 |
| 2007 | 31 |
| 2008 | 31 |
| 2009 | 31 |
| 2010 | 31 |
| 2011 | 31 |
| 2012 | 31 |
| 2013 | 31 |
| 2014 | 31 |
| 2015 | 31 |
| 2016 | 31 |
| 2017 | 31 |
| 2018 | 31 |
| 2019 | 31 |
| 2020 | 31 |
| 2021 | 31 |
| 2022 | 31 |
| 2023 | 31 |
| 2024 | 31 |
| 2025 | 31 |
测算方法
先将各省每年政府工作报告中“政府”和“数字”两词次数相加，得到年度计数F。随后在每个省份内计算F的跨年度平均值，作为该省的长期关注水平；再对省份年度表中的这些省均值取中位数。省均值严格高于中位数时分组赋1，低于中位数赋0，最初留缺失的相等记录最终也改为0。因此同一省份各年份共享同一分组，而年度词频仍随年份变化。文本由jieba分词及停用词处理得到，整理时保留2002年及以后、匹配省份编码与来源。结果反映长期分组，不能解释为每年重新按各省词频排名划组。
以下字段、样本量及样本仅对应当前展示的数据表，不代表资料包全部文件。查看文件结构
字段列表共 7 个字段
| 字段 | 含义 / 说明 | 类型 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 | 缺失率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
省份 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
省份编码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
年份 | — | 整数 | 2013.5 | 6.926843254 | 2002 | 2025 | 0.0000% |
政府、数字关键词词频 | — | 整数 | 27.73387097 | 9.72054383 | 5 | 77 | 0.0000% |
数字经济发展关注度分组变量 | — | 整数 | 0.4838709677 | 0.5000759722 | 0 | 1 | 0.0000% |
丘知数据分析会员之家 | www.qqrdata.com | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
数据来源 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
数据样本预览
资料样本（部分数据）
仅可预览前100 行、100 列，滚动查看其余行列，完整数据以下载文件为准。
| 省份 | 省份编码 | 年份 | 政府、数字关键词词频 | 数字经济发展关注度分组变量 | 丘知数据分析会员之家 | 数据来源 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 北京市 | 110000 | 2002 | 19 | 0 | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家，网址：www.qqrdata.com 小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ |
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| 天津市 | 120000 | 2002 | 13 | 0 | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家，网址：www.qqrdata.com 小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ |
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| 天津市 | 120000 | 2009 | 22 | 0 | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家，网址：www.qqrdata.com 小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ |
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| 天津市 | 120000 | 2023 | 26 | 0 | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ | 更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家，网址：www.qqrdata.com 小程序搜索：丘知数，参与砍价活动0元赢会员！ |
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代码公开披露
仅展示前 30 行，供了解变量构造与处理流程，完整代码请下载文件查看。
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//导入原始数据
use 原始数据,clear
label data "更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com"
split 文件名, parse(",")
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//生成年份变量
generate 年份=substr(文件名1,-4,4)
destring 年份,replace
keep if 年份 >2001
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//生成省份变量
gen 省份=reverse(substr(reverse(文件名1),5,.))
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//生成政府、数字关键词词频
egen 政府、数字关键词词频=rowtotal(政府 数字)
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//生成分组变量，以各地区词频数的均值为标准将总样本划分为政府数字经济发展关注度高地区和政府数字经济发展关注度低地区两个子样本
sort 省份 年份
by 省份:egen 词频数均值=mean(政府、数字关键词词频)
summ 词频数均值, d
local a = r(p50)
gen 数字经济发展关注度分组变量=cond(词频数均值<`a', 0, cond(词频数均值>`a', 1,.))
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//保留整理数据