2011-2022年地级市、区县级极端天气天数、比例，面板数据，excel或stata


目前，关于极端天气的经济学研究已有很多，主要包括：

1.气候变化计量经济学方法研究：

该领域的研究关注于如何使用计量经济学方法来评估气候变化的影响。研究进展包括对极端天气事件、死亡率和迁移的影响分析，以及极端天气事件对农业产出的影响。这些研究通常涉及到复杂的统计和计量模型，以量化极端天气对经济的影响。

2.极端天气气候事件对农业经济产出的影响：

实证研究表明，极端天气气候事件对中国农业经济产出有显著影响。研究者将计量经济学与气象学相结合，构建气候经济模型，定量分析了1994-2006年极端天气气候事件对中国农业经济产出的影响。结果显示，极端天气气候事件是造成农业经济产出变化的格兰杰原因，且对不同地理区域的影响大小不同。

3.极端天气事件的经济影响评估：

研究者关注于评估极端天气事件对经济部门的影响，包括工业、交通、服务业、商品零售业、建筑业以及能源供应等。这些研究有助于理解极端天气事件对经济的直接和间接影响，以及如何通过政策和市场机制来减轻这些影响。
天气预报和气候预测信息的社会经济影响：

随着天气预报和气候预测准确率的提高，这些信息将发挥更大的社会经济价值。评估天气预报和气候预测信息的社会经济影响是一个重要的研究方向，尤其是在减缓异常天气气候的不利影响方面。

4.天气保险与天气衍生品：

在市场经济不断完善和成熟的背景下，天气保险与天气衍生品的研究成为减缓极端天气气候事件不利影响的重要手段。这些金融工具可以帮助企业和个人管理与天气相关的风险。


我们测算了地级市和区县级的极端天气天数和比例


测算方法：

按照文献常用做法，如果某一地区的某一日最低温度达到了零下 10℃及以下、日最高温度大于等于 38℃、日降水量超过 50 毫升的任意一种，则定义为极端天气

然后，按照地级市和区县分组加总，得到极端天气天数，除以365得到极端天气比例


附件一：原始数据

数据来源：NOAA(美国国家海洋和大气管理局)

时间：2011-2022

具体指标包括：

城市编号 所属省份 所属地级市城市名称日期星期时间 最高气温 最低气温 天气情况 风向 风力


附件二：测算代码

stata do file


附件三：地级市极端天气天数、比例

时间：2011-2022

整理好的面板数据，excel或stata

具体指标包括：

城市

年份

极端天气天数

极端天气比例

共7,987条观测值

附件四：区县级极端天气天数、比例

时间：2011-2022

整理好的面板数据，excel或stata



具体指标包括：

区县

年份

极端天气天数

极端天气比例

共26,367条观测值

附件五：数据合集

包括附件1-4