【GDP数据合集】全国/省/市/县-人均GDP数据+中国GDP空间分布公里网格+世界各国GDP相关面板数据
Part1全国/省/市/县-人均GDP数据（1949-2020年）
数据名称：全国/省/市/县-人均GDP数据
数据年份：全国（1952-2020年）；各省份（1949-2020年）；各地级市（2001-2019年）；各区县（2005-2019年）
数据来源：地方统计局
二、参考文献
[1]陆铭,陈钊.城市化、城市倾向的经济政策与城乡收入差距[J].经济研究,2004(06):50-58.
[2]张军,高远,傅勇,张弘.中国为什么拥有了良好的基础设施?[J].经济研究,2007(03):4-19.
[3]蔡昉.中国经济增长如何转向全要素生产率驱动型[J].中国社会科学,2013(01):56-71+206.
三、数据概览
Part2中国GDP空间分布公里网格数据集
一、数据说明
GDP是社会经济发展、区域规划和资源环境保护的重要指标之一，通常以行政区为基本统计单元。GDP空间化以空间统计单元代替传统的行政统计单元，为多领域之间数据共享、进行空间统计分析带来极大便利。中国GDP空间分布公里网格数据集在全国分县GDP统计数据的基础上，综合考虑了与人类经济活动密切相关的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度等多因素，利用多因子权重分配法将以行政区为基本统计单元的GDP数据展布到栅格单元上，从而实现GDP的空间化。数据生产加工方法
中国GDP空间分布公里网格数据集是在全国分县GDP统计数据的基础上，综合分析了与人类活动密切相关的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度数据与GDP的空间互动规律，并分别建立三者与GDP之间的关系模型。
该方法首先计算土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度的GDP分布权重，进而在对上述3方面影响权重标准化处理的基础上计算各县级行政单元的总权重，然后在计算各县级行政单元单位权重GDP占比的基础上，运用栅格空间计算，把单位权重上的人口数与总权重分布图相结合，进行人口的空间化。计算公式为：
GDPij = GDP × (Qij/Q)
式中，GDPij是空间化之后的栅格单元值；GDP为该栅格单元所在的县级行政区单元的GDP统计值；Qij为该栅格单元的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度的总权重；Q为该栅格单元所在县级行政单元的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度的总权重。
最终根据上述方法得到1km网格的GDP空间分布公里格网数据，该数据集反映了GDP数据在全国范围内的详细空间分布状况。该数据为栅格数据类型，每个栅格代表该网格范围（1平方公里）内的GDP总产值，单位为万元/平方千米，数据格式为gird，数据以Krassovsky椭球为基准，投影方式为Albers投影。
二、参考文献
Ling Y I, Xiong L Y, Yang X H. Method of Pixelizing GDP Data Based on the GIS[J]. Journal of Gansu Sciences, 2006.
Liu H, Jiang D, Yang X, et al. Spatialization Approach to 1km Grid GDP Supported by Remote Sensing[J]. Geo-information Science, 2005, 7(2):120-123.
黄莹, 包安明, 陈曦,等. 基于绿洲土地利用的区域GDP公里格网化研究[J]. 冰川冻土, 2009, 31(1):162-169.
三、数据引用方式
徐新良.中国GDP空间分布公里网格数据集.中国科学院资源环境科学数据中心数据注册与出版系统(http://www.resdc.cn/DOI),2017.DOI:10.12078/2017121102
Part3世界各国GDP相关面板数据（1960-2019年）
1、数据来源：世界银行
2、时间跨度：1960-2019年
3、区域范围：全球
4、指标说明：该数据包含以下指标：
相关研究：
[1] Lee C C . Energy consumption and GDP in developing countries: A cointegrated panel analysis[J]. Energy Economics, 2005, 27(3):415-427.
[2] Gallo J L . Space-time analysis of GDP disparities among European regions : a Markov chains approach[J]. International Regional Science Review, 2004, 27(2):p.138-163.
[3]R Jiménez-Rodríguez, M Sánchez. Oil price shocks and real GDP growth: empirical evidence for some OECD countries: Applied Economics: Vol 37, No 2[J]. Applied Economics, 2005.
[4] Gallo J L , Ertur C . Exploratory spatial data analysis of the distribution of regional per capita GDP in Europe, 1980-1995[J]. Papers in Regional Science, 2010, 82(2):175-201.
Part4数据获取方式
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