各省份产业结构合理化指数2000-2020 1、时间跨度：2000-2020年 2、区域范围：全国 3、指标说明： 部分指标如下： 计算参考文献：

二元反差指数！原始数据+计算结果！ 1、数据来源：详见指标说明 2、时间跨度：2000-2020 3、区域范围：全国31个省份 4、指标说明： 二元反差指数 综合得分-熵权法 熵权法测算 综合得分-主成分 主成分分析综合测算 该数据采用熵值法计算，计算过程和原始数据都在原文件中 计算参考文献： [1]钞小静, 任保平. 中国经济增长质量的时序变化与地区差异分析[J]. 经济研究, 2011(4):15. 部分数据如下： 相关研究： [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(6):9. [2]陈钊, 陆铭. 从分割到融合:城乡经济增长与社会和谐的政治经济学[J]. 经济研究, 2008(1):12. [3]姚耀军. 金融发展与城乡收入差距关系的经验分析[J]. 财经研究, 2005, 31(2):11. [4]褚宏启. 城乡教育一体化:体系重构与制度创新——中国教育二元结构及其破解[J]. 教育研究, 2009(11):9.

2000-2020城投债、上市公司环保支出数据

Fama-French三因子模型数据和Stata代码（2000-2020年）

Fama-French三因子模型数据和Stata代码（2000-2020年）

数据格式：GeoTiFF；数据精度：500米；数据坐标：AEA_WGS_1984 数据组织:数据按省市分为一个个省份与城市的压缩包，每个压缩包内均含该省市2000-2020年的NPP和NPP_QC(质量控制)数据。 原始数据：MOD17A3HGF Version 6.0产品 在这里，本来希望采用新出的6.1版本数据，处理了一半发现6.1版本缺失1年的数据，所以最后还是采用了6.0版本的数据,不缺失数据。 利用python和MRT工具对NPP、NPP_QC（质量控制）数据进行的镶嵌、投影与重采样，再分别进行裁剪打包。

数据格式：GeoTiFF；数据精度：500米；数据坐标：AEA_WGS_1984 数据组织:数据按省市分为一个个省份与城市的压缩包，每个压缩包内均含该省市2000-2020年的NPP和NPP_QC(质量控制)数据。 原始数据：MOD17A3HGF Version 6.0产品 在这里，本来希望采用新出的6.1版本数据，处理了一半发现6.1版本缺失1年的数据，所以最后还是采用了6.0版本的数据,不缺失数据。 利用python和MRT工具对NPP、NPP_QC（质量控制）数据进行的镶嵌、投影与重采样，再分别进行裁剪打包。

数据格式：GeoTiFF；数据精度：500米；数据坐标：AEA_WGS_1984 数据组织:数据按省市分为一个个省份与城市的压缩包，每个压缩包内均含该省市2000-2020年的NPP和NPP_QC(质量控制)数据。 原始数据：MOD17A3HGF Version 6.0产品 在这里，本来希望采用新出的6.1版本数据，处理了一半发现6.1版本缺失1年的数据，所以最后还是采用了6.0版本的数据,不缺失数据。 利用python和MRT工具对NPP、NPP_QC（质量控制）数据进行的镶嵌、投影与重采样，再分别进行裁剪打包。

数据格式：GeoTiFF；数据精度：500米；数据坐标：AEA_WGS_1984 数据组织:数据按省市分为一个个省份与城市的压缩包，每个压缩包内均含该省市2000-2020年的NPP和NPP_QC(质量控制)数据。 原始数据：MOD17A3HGF Version 6.0产品 在这里，本来希望采用新出的6.1版本数据，处理了一半发现6.1版本缺失1年的数据，所以最后还是采用了6.0版本的数据,不缺失数据。 利用python和MRT工具对NPP、NPP_QC（质量控制）数据进行的镶嵌、投影与重采样，再分别进行裁剪打包。

数据格式：GeoTiFF；数据精度：500米；数据坐标：AEA_WGS_1984 数据组织:数据按省市分为一个个省份与城市的压缩包，每个压缩包内均含该省市2000-2020年的NPP和NPP_QC(质量控制)数据。 原始数据：MOD17A3HGF Version 6.0产品 在这里，本来希望采用新出的6.1版本数据，处理了一半发现6.1版本缺失1年的数据，所以最后还是采用了6.0版本的数据,不缺失数据。 利用python和MRT工具对NPP、NPP_QC（质量控制）数据进行的镶嵌、投影与重采样，再分别进行裁剪打包。