283地级市GTFP测算数据包：EBM-GML、SBM-GML等指数分解

资源摘要信息:"该资源包含了283个地级市在2006年至2019年间的绿色全要素生产率（GTFP）年度数据，这一数据集是通过应用四种不同的GML（Global Malmquist-Luenberger）指数方法进行测算得到的。这四种方法分别是：EBM-GML（Epsilon-based Measure）、SBM-GML（Slacks-based Measure）、GML-DDF（Directional Distance Function）、SBM-DDF（Slacks-based Measure Directional Distance Function）。这些指数方法不仅提供了GTFP的总量测算，还对GTFP进行了分解，将其分为技术进步（TC）和效率变动（EC）两个组成部分，以更细致地分析绿色生产率的变化情况。 数据来源权威且多元，包含中国城市统计年鉴、中国区域统计年鉴、中国能源年鉴、中国环境年鉴以及哈佛大学官网等多个渠道。这样的数据来源保证了研究的全面性和数据的可靠性。 时间跨度覆盖了长达14年的数据，为研究者提供了丰富的时间序列分析素材。区域范围覆盖了283个地级市，考虑了数据的可得性以及行政区域的变更，确保了研究的广泛性和实用性。 数据文件中除了包含测算结果，还包括了详细的测算方法说明和数据来源信息。文件的命名"10354.zip"暗示了这是一个包含大量数据文件的压缩包，而"说明.txt"则是对整个数据集的详细介绍和使用说明，这为数据使用者提供了必要的背景信息和操作指南。 标签"毕业设计"可能表明该数据集非常适合高等教育领域的学生用于毕业论文或其他学术研究。"回归"一词则说明了数据集可能包含进行统计回归分析所需的数据格式和内容，这对于那些需要利用统计方法进行经济分析的学生和研究人员来说非常有用。"能源"和"大数据"标签则表明数据集涵盖了能源消耗和大数据分析两个相关领域，这些内容对于研究能源效率、环境经济以及大数据在经济分析中的应用等问题的学者来说尤为宝贵。 总之，该数据集不仅为学术研究提供了扎实的数据基础，而且涵盖了多个领域的重要指标，为进行综合分析和深入研究提供了可能性。"