GlobPOP（https://zenodo.org/records/11179644）上面提供了一份全球人口网格数据集，时间范围为 1990～2022 年。不过原始数据为全球范围的栅格数据，可能不是很容易使用。为此我把数据下载下来并裁剪得到中国范围的栅格数据，再进行分省、分市和分县的裁剪和统计，最终得到了 1990~2022 年中国各省市区县人口密度与数量面板数据。
数据概览
附件中提供了三份 dta 格式的中国人口空间分布面板数据：
- 1990~2022年各城市人口密度与数量面板数据.dta
- 1990~2022年各区县人口密度与数量面板数据.dta
- 1990~2022年各省份人口密度与数量面板数据.dta
除了省市区县、年份信息，各文件都包含了 平均人口密度、总人口数量变量。以 1990~2022年各区县人口密度与数量面板数据.dta 为例，该数据包含了 94941 条观测值，预览如下：
各省份人口密度与数量
根据原始数据提供的全球范围栅格数据，裁剪即可得到中国范围的栅格数据。进一步对中国范围的栅格数据数据分省份裁剪汇总即可得到各省的人口密度与数量面板数据，下图展示了 2022 年各省份平均人口密度：
各城市人口密度与数量
对中国范围的栅格数据数据分城市裁剪汇总即可得到各市的人口密度与数量面板数据，下图展示了 2022 年各城市总人口数量：
各区县人口密度与数量
对中国范围的栅格数据数据分区县裁剪汇总即可得到各区县的人口密度与数量面板数据，下图展示了 2022 年各区县平均人口密度：
连续性检查
为了对数据质量进行检查，我们可以观察下数据的连续性，以省份数据为例，1990~2022 年中国各省平均人口密度变动展示如下：
处理方法
栅格数据的裁剪与分区域汇总方法基本都类似，感兴趣的小伙伴可以学习平台上的这两个课程：
- 中国各省市碳排放量是如何计算的？R 语言栅格数据转面板数据：https://rstata.duanshu.com/#/course/75de598dcfcc4ad0b9ff28bff27f6b83
- 如何将栅格数据处理成面板数据或时间序列数据？以 PM2.5 浓度数据处理为例：https://rstata.duanshu.com/#/course/109dfcdfd1174d1eb2d00c621df4f047
点击这里跳转到 RStata 短书平台获取附件：1990~2022 年各省市区县人口密度与数量面板数据（GlobPOP来源）
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