Global Entrepreneurship Monitor (GEM) Data|创业数据集|全球视角数据集

全球创业观察（GEM）数据集包含了全球多个国家和地区的创业活动数据，涵盖创业环境、创业活动水平、创业动机、创业支持等多个维度。数据集旨在提供一个全面的视角来理解全球创业生态系统。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Global Entrepreneurship Monitor (GEM) 数据集的构建基于全球范围内的广泛调研，涵盖了多个国家和地区的创业活动。该数据集通过系统化的问卷调查，收集了关于创业环境、创业行为和创业意愿的详细信息。调研对象包括创业者、潜在创业者以及非创业者，确保了数据的全面性和代表性。数据收集过程严格遵循科学方法，确保了数据的高质量和可靠性。

特点

GEM 数据集的特点在于其全球性和多维度性。该数据集不仅覆盖了发达国家和发展中国家，还深入分析了不同文化背景下的创业行为差异。此外，GEM 数据集提供了丰富的变量，包括创业动机、创业障碍、创业支持政策等，为研究者提供了多角度的分析视角。数据集的更新频率较高，确保了研究的前沿性和时效性。

使用方法

GEM 数据集适用于多种研究目的，包括但不限于创业行为分析、创业政策评估和创业教育研究。研究者可以通过数据集中的变量进行交叉分析，探索创业活动的驱动因素和影响机制。此外，GEM 数据集还支持跨国比较研究，帮助识别不同国家和地区的创业环境差异。数据集的开放获取方式，使得全球研究者都能方便地使用和分析这些宝贵的数据资源。

背景与挑战

背景概述

全球创业观察（Global Entrepreneurship Monitor, GEM）数据集自1999年由伦敦商学院和美国巴布森学院联合发起，已成为全球范围内最具影响力的创业研究项目之一。该数据集通过年度调查，涵盖了超过100个国家和地区的创业活动数据，旨在揭示创业行为与经济发展的内在联系。GEM数据集的核心研究问题包括创业动机、创业环境、创业成功率及其对经济增长的贡献。其研究成果不仅为政策制定者提供了宝贵的参考，也为学术界深入探讨创业现象提供了丰富的实证数据。

当前挑战

GEM数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先，数据收集的广泛性要求跨越不同文化、经济和社会背景，确保数据的代表性和一致性成为一大难题。其次，创业活动的动态性和多样性使得数据分类和标准化处理变得复杂。此外，随着全球经济环境的变化，如何持续更新和调整研究框架以保持其前沿性和实用性，也是GEM数据集需要不断应对的挑战。最后，数据隐私和安全问题在跨国数据收集和共享中尤为突出，确保数据使用的合规性和安全性是GEM项目必须重视的方面。

发展历史

创建时间与更新

Global Entrepreneurship Monitor (GEM) 数据集创建于1999年，由伦敦商学院和美国巴布森学院联合发起。自创建以来，GEM数据集每年进行更新，以反映全球创业活动的最新趋势和动态。

重要里程碑

GEM数据集的重要里程碑之一是其在2001年首次发布了全球创业观察报告，该报告系统地分析了全球创业活动的现状和趋势，为政策制定者和学术研究者提供了宝贵的数据支持。此外，2005年，GEM数据集扩展至覆盖全球50多个国家和地区，极大地提升了其全球代表性和影响力。2010年，GEM数据集引入了新的指标体系，以更全面地评估创业活动的质量和可持续性。

当前发展情况

当前，GEM数据集已成为全球创业研究领域的重要参考资源，涵盖了超过100个国家和地区的创业数据。其数据不仅用于学术研究，还广泛应用于政策制定、商业咨询和教育培训等多个领域。GEM数据集的持续更新和扩展，使其能够不断适应全球经济和创业环境的变化，为相关领域的研究和实践提供了坚实的基础。通过提供高质量的全球创业数据，GEM数据集在推动创业生态系统的健康发展方面发挥了重要作用。

发展历程

• Global Entrepreneurship Monitor (GEM) 数据集首次发表，标志着全球创业活动监测的开始。

  1997年
• GEM 数据集首次应用于学术研究，为全球创业生态系统的研究提供了重要数据支持。

  1999年
• GEM 数据集扩展至全球多个国家和地区，覆盖范围显著扩大，成为全球创业研究的重要基准。

  2001年
• GEM 数据集引入新的指标和方法，提升了数据的质量和分析的深度，进一步推动了全球创业研究的发展。

  2005年
• GEM 数据集在全球范围内得到广泛应用，成为政策制定和学术研究的重要参考依据。

  2010年
• GEM 数据集持续更新和扩展，涵盖更多新兴市场和地区，为全球创业生态系统的动态变化提供了详实的数据支持。

  2015年
• GEM 数据集在应对全球经济挑战和创业环境变化中发挥了重要作用，继续为全球创业研究和政策制定提供关键数据。

  2020年

常用场景

经典使用场景

在全球创业研究领域，Global Entrepreneurship Monitor (GEM) Data 数据集被广泛用于分析不同国家和地区的创业活动水平及其影响因素。该数据集通过收集来自全球各地的创业调查数据，为研究者提供了丰富的创业行为和态度的信息。经典的使用场景包括比较不同国家的创业率、探索创业活动的驱动因素以及评估创业环境对经济发展的影响。

解决学术问题

GEM数据集解决了全球创业研究中的多个关键学术问题。首先，它为跨国比较创业活动提供了标准化数据，使得研究者能够系统地分析不同文化、经济和政策背景下创业行为的差异。其次，该数据集帮助揭示了创业活动与经济增长、就业创造之间的关联，为政策制定者提供了科学依据。此外，GEM数据集还促进了创业生态系统研究，探讨了政府政策、教育体系和市场环境对创业活动的影响。

衍生相关工作

基于GEM数据集，许多经典研究工作得以开展。例如，有研究利用GEM数据集分析了女性创业的全球趋势及其驱动因素，揭示了性别差异在创业活动中的表现。另一项研究探讨了技术创业与传统创业在不同经济体中的表现差异，为技术创新政策提供了实证支持。此外，GEM数据集还催生了关于创业教育效果的评估研究，为教育机构提供了改进创业课程的依据。