growthdata

涵盖145个发展中国家在1970-2023年期间的面板数据集。

A panel dataset covering 145 developing countries over the period 1970–2023.

原始信息汇总

growthdata 数据集概述

数据集基本信息

• 数据覆盖范围：145个发展中国家
• 时间跨度：1970年至2023年
• 数据类型：面板数据

数据集内容

• 包含用于重现回归分析结果的代码
• 包含从多个数据源（如世界银行、PWT10.01等）创建数据集的代码

研究背景

• 用于研究发展中国家经济增长的相关因素
• 研究问题：自1970年代以来，哪些政府政策和环境因素对发展中国家不同水平的经济增长产生了最大影响

数据来源

• 世界银行
• PWT10.01

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

growthdata数据集作为一项聚焦发展中国家经济增长的专题研究资源，其构建过程体现了严谨的跨国数据整合方法。研究团队通过系统采集世界银行、宾州世界表10.01版(PWT10.01)等权威机构的原始数据，采用面板数据架构整合了1970-2023年间145个发展中国家的多维指标。数据清洗阶段运用标准化处理流程确保跨国数据的可比性，最终形成具有时间序列特性的结构化数据集，为发展经济学研究提供了纵向分析基础。

特点

该数据集最显著的特征在于其时空维度的完整性和专题指向性。覆盖近半个世纪的时间跨度使研究者能够捕捉经济增长的长期趋势，而145个发展中国家的广泛样本则确保了地域代表性。数据集特别关注政府政策与环境因素对经济增长的影响，包含多维度宏观经济指标，这种专题设计使其成为探究发展中国家差异化增长模式的重要实证基础，弥补了传统经济增长研究在发展中国家样本上的不足。

使用方法

研究人员可通过计量经济学方法充分利用该数据集的纵向特性，构建固定效应或随机效应模型分析政策变量与经济增长的关联。数据集配套提供的Stata或R语言处理脚本支持快速实现数据清洗、变量转换等预处理操作。对于跨国比较研究，建议结合各国制度背景进行分层分析，同时注意控制可能存在的内生性问题。数据集的标准化结构也便于与其他国际数据库进行合并分析，拓展研究维度。

背景与挑战

背景概述

growthdata数据集由一位致力于发展经济学研究的学者在博士论文研究期间创建，时间跨度为1970年至2023年，涵盖145个发展中国家的面板数据。该数据集旨在探究发展中国家经济增长差异的核心驱动因素，特别是政府政策与环境变量的影响效应。通过整合世界银行、宾州世界表(PWT10.01)等权威机构的多源数据，为发展经济学领域提供了具有时空纵深性的实证研究基础，对理解后布雷顿森林体系时代全球经济格局演变具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集着力解决发展经济学中经济增长动因识别这一经典难题，其核心挑战在于如何有效控制跨国异质性与时间效应干扰，准确分离政策因素与地理气候等外生变量的独立影响。在构建过程中面临多源数据标准化处理的复杂性，包括统计口径差异、缺失值插补与购买力平价换算等计量难题，同时需平衡面板数据的平衡性与国家样本代表性之间的张力。

常用场景

经典使用场景

在经济发展研究领域，growthdata数据集以其跨越145个发展中国家、覆盖1970-2023年的面板数据特性，成为分析经济增长差异的核心工具。研究者通过该数据集构建动态面板模型，能够精准捕捉政府政策与环境因素对经济增长的长期影响，尤其适用于验证制度经济学理论与发展经济学假说。其时间跨度与地域覆盖为跨国比较研究提供了标准化基准。

衍生相关工作

该数据集催生了发展经济学领域多项标志性研究，包括Acemoglu等人的制度质量增长效应再检验，以及Rodrik关于过早去工业化的跨国实证。其数据架构更成为后来者构建类似数据库的范本，如哈佛增长实验室的Atlas项目便直接借鉴了其变量选择与清洗逻辑。

数据集最近研究

最新研究方向

在经济发展研究领域，growthdata数据集因其涵盖145个发展中国家1970-2023年的面板数据而备受关注。近年来，学者们借助该数据集深入探讨了政府政策与环境因素对经济增长的差异化影响，特别是在后疫情时代全球经济复苏的背景下，如何通过财政政策、贸易开放度和人力资本投资等变量解释发展中国家的增长差异成为研究热点。该数据集整合了世界银行、PWT10.01等多源数据，为验证制度质量、气候变迁与技术创新等新兴变量对经济增长的长期效应提供了实证基础，推动了发展经济学与政治经济学的跨学科研究。