【农村电商1004】 电子商务进农村示范县名单:全面数据集等你探索!

今天给大家分享的发表在国内顶级期刊金融研究的2023年论文《农村发展电子商务能减缓资本与劳动力要素外流吗?——以电子商务进农村综合示范案例为例》使用到的重要数据集电子商务进农村综合示范政策县数据,该论文采用了双重差分法和全国县域面板数据研究了电子商务进农村综合示范政策对农村要素流动的影响与机制。研究发现,该政策通过促进农村创业、降低城乡收入差距和增加要素投入等途径,显著减少了农村人均资本外流,并吸引了人口流入,且该效应会因国家扶持农村电商发展的财政资金支出结构、各地区的数字技术发展水平和城乡地理距离的不同而存在较大差异;各城市示范县数目和比例的增加,会使示范县对非示范县地区的资本流动产生虹吸效应,而对其人口流动则产生溢出效应。该论文使用到了一个非常重要的数据电子商务进农村综合示范县名单数据,我们在论文的基础上进行了拓展和晚上,为大家提供了一个更全面、充分的数据集方便大家研究,据获取请关注公众号“明天科技屋”,打开公众号文章获取文末数字关键词并回复,在该数据发布24小时之内可以通过分享获得。

一、论文讲解 

该论文以电子商务进农村综合示范政策开展准自然实验 ,从县域层面出现研究电子商务进农村综合示范政策对农村资本和劳动力流动的影响,并进行了平行趋势检验、Goodman-Bacon分解、基于插补的DID估计检验、安慰剂检验、变换被解释变量、控制各控制变量的潜在时间趋势、控制同期施行的其他相关政策、将各地入选示范县的时间提前一年、PSM-DID、剔除电商百强县样本以及剔除2019年入选的示范县样本等一系列稳健性分析,结果依然保持稳健,接着从创业效应、城乡收入差距降低效应、要素投入增加效应方面进行了机制分析,并且从中央财政资金支出结构、数字技术发展水平、城乡距离分位数估计、政策溢出效应与虹吸效应检验方面进行异质性分析,最终得出结论,给出相应的建议。

(一)模型设定与变量选择

由于示范县是分批设立的,因此论文采用渐进双重差分模型开展研究,具体模型如下:

Y_{it}=\alpha _{0}+\alpha _{1}DID_{it}+\gamma X_{it}+\mu _{i}+\nu _{t}+\varepsilon _{it}

其中,被解释变量Y_{it}代表i县t年的要素流动情况, 论文中借鉴其他论文采用各地区每年的人均存款与贷款差额与上一年年末的人均存款和贷款差额的差值来度量本期的人均资本流出额,具体计算查看论文。

核心解释变量为DID_{it},代表电子商务进农村综合示范政策虚拟变量,各县在入选示范县当年及之后的年份里,其赋值为1,否则为0

控制变量包括国家级贫困县虚拟变量、各地区第一产业产值占GDP比重、第二产业产值占GDP比重、户籍人口对数值、县域移动电话用户数对数值、规模以上工业企业对数值、人口出生率、死亡率失业率等一系列变量。

(二)数据来源

研究使用了2011年至2019年23个省份1686个县的县域面板数据,其中涉及到的23个省份分别是河北、山西、内蒙古、辽宁、黑龙江、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃和宁夏,期间入选的示范县一共885个,示范县名单来源于商务部,其他数据来源于《中国淘宝村研究报告》、《中国县域经济统计年鉴》和各省统计年鉴等。

(三)估计结果及分析

        1.基准回归结果分析

        2.稳健性分析

包括平行趋势检验、Goodman-Bacon分解、基于插补的DID估计检验、安慰剂检验、变换被解释变量、控制各控制变量的潜在时间趋势、控制同期施行的其他相关政策、将各地入选示范县的时间提前一年、PSM-DID、剔除电商百强县样本以及剔除2019年入选的示范县样本等一系列稳健性分析。

(四)机制分析

        1.创业效应

        2.城乡收入差距降低效应

        3.要素投入增加效应 

(五)拓展分析 

        1.中央财政资金支出结构异质性

        2.数字技术发展水平异质性

        3.城乡距离的分位数估计

        4.政策溢出效应与虹吸效应检验 

(六)结论与政策建议 

以上就是论文的全部内容,接下来我们将会给大家介绍我们收集整理的数据

二、重要数据 

论文中使用到了电子商务进农村政策示范县数据,该政策从2014年开始发布示范县名单,论文中使用的数据是2011-2019年23个省份数据,也就是整理了2014-2019年的名单数据,其中入选示范县名单包括880多个,在我们整理过程中,我们发现官方发布的县域名称其实和主流数据库县域名单不是很匹配,例如官方名单中存在缩写的情形,我们收集整理处理了这种情况,并且考虑到大家实际的研究需求,我们将数据区间拓展到了2008-2021年27个省份示范县名单数据,方便大家研究。

(一)原始数据

我们收集整理了商务部2014-2021年发布的示范县名单数据,2014年到2021年一发布了1653个县域名单,其中在该论文中谈到2014-2019年一共1231个示范县,和我们名单数据一致,说明我们名单收集到准确性,在2014-2021年的名单中存在重复名单也就是多次扶持(官方确认),所以大家注意这一点,我们保留了原始名单在数据集中,最终数据展示如下:

(二)处理数据名单

 在原始名单的基础上我们对数据进行了处理,主要借鉴论文中的名单设置方法,将其中的重复数据进行了处理,保留最开始试点的数据,并对某些异常数据和名单进行矫正,例如名单发布的县域名称和研究使用的主流数据库对不上,我们按照目前最新的县域名称进行了调整,最终得到了27个省份1383个县域数据,论文中使用数据为23个省份2014到2019数据,期间入选名单一共885个,我们根据论文中使用省份和年份区间,剔除了论文中没有使用到的吉林、青海、四川、新疆,最终得到896个县域名单,是超过论文中入选名单数据的,同时我们最终进行了27个省份2008到2021年数据,一共1383个县域,极大拓展了大家研究的数据区间,数据保存在处理数据表中,数据内容展示如下:

 

(三)面板数据 

考虑到大家实际的研究需求,我们将名单数据结合目前研究常用数据库中县域名单数据,将其整理成面板数据,这样大家在研究过程中方便进行数据操作和分析,最终得到了一个得到了27个省份2665个县域电子商务进农村示范县面板数据,论文中使用了县域总共为1686个,我们的数据是超过论文中使用的数目的,数据的全面性得到保证,能够适应大家的实际分析需要,数据保存在面板数据表中,最终数据展示如下:

以上就是本次分享的全部内容,大家可以看到我们对分享的数据是十分认真和用心的,并且站在使用者的角度考虑,所以大家完全可以相信数据的质量,最后,数据在发布时间起24小时内通过关键词指示操作即可免费获取,关注公众号“明天科技屋”并回复数字关键词了解数据获取方式,该数据由明天科技屋一手整理,版权归明天科技屋所有,未经允许,不得用于商业盈利,否则将追随法律责任!!!  

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