孙早老师和侯玉琳老师在2019年发表的论文里提到，工业智能化正在重塑劳动力的就业结构。这次给大家分享的数据是国家工业和信息化部构建的指标体系基础上延伸出来的，一共涵盖了软件普及、智能制造企业和工业创新能力等10个方面的详细指标。大家拿到这些数据之后，可以试着用主成分分析法或者熵值法做核心变量或者稳健性检验。虽然我们找的数据范围是2000年到2024年的中国省级样本，总共750个，但在这个过程中难免会遇到数据缺失的情况，遇到这种情况我们就用熵值法补齐缺失的指标。这次用主成分分析法分析的年份是2009年到2024年，而用熵值法分析的年份则从2000年一直到了2024年。这就意味着这个原始数据、计算代码、计算过程、视频录制以及最终结果都在这里了。大家如果想验证一下准确性的话，可以去草莓科研看看这个资料。这个数据绝对是百分百真实的原创科研自用资料。为了确保准确性，建议大家核对一下。 还有一点需要注意的是这个数据主要针对的是省级范围，并且已经把12类信息分担到了几十个具体指标里去了。虽然有些数据像数据加工处理和存储服务收入这样的指标没能找到，但总体来说找得还是非常全的，可以直接使用。这次整理的是国家工业和信息化部发布的关于工业化和信息化融合的指标体系中的一部分内容。 最后要说明的是这里提到的2024年数据已经更新过了，我们的团队多年来一直坚持更新，绝对没有售后问题。如果你是个人整理的话可能会遇到很多问题而导致出错，所以推荐大家用我们专业老师整理的准确数据。