一.

数据介绍

夜间灯光数据频繁登上国内外American Economic Review、Journal of Development Economics、《管理科学学报》《金融研究》《世界经济》等顶刊,在经济发展水平、能源消耗、健康、社会秩序、贸易、城市等方面具有巨大研究价值。使用夜间灯光测算基尼系数、泰尔指数、阿特金森指数、多尺度能源消费、反演城市蔓延指数、区域发展潜力等研究已经非常成熟,近期使用夜间灯光数据开发企业、政府等部门的夜间工作时间测算(企业为加班、政府为勤政)也开始在各类顶刊流行起来。

此前,数据皮皮侠联合CNPD数据库出品的上市公司加班时间数据库(2012-2024)、中国政府加班数据(2012-2024)、中国县域基层政府加班时间数据库(2012-2024),得到了众多专家学者的一致好评。本次,为满足多领域的研究需求,我们重磅推出全国各级政府部门勤政指数2012-2024！

中文期刊使用夜间灯光数据测量加班最早源自宣扬和武凯文(2023)的研究,基于卫星夜间灯光数据,研究加班时间对劳动收入份额的影响。这一测算方法不仅开启了对加班现象研究的全新视角,并且使卫星夜间灯光教据也得到了广泛认可,文章更是发表在顶级期刊《世界经济》上。而后,在Journal of Business Ethics、Finance Research Letters、Scientific Data等均有使用卫星数据进行加班变量测度,该加班测量方法已被学术界主流认可。

许多专家学者反映,如果有更具体的政府部门的"加班"时间数据,那么衡量相关政府职能部门工作时间与特定主题间的研究便更具有精确性与代表性。而政府部门的"加班"意义是不同的,代表了公职人员为公务事业付出的额外努力,更是兢兢业业、恪尽职守的体现,因此数据皮皮侠携手CNPD数据团队进行了全国各级政府部门勤政指数的测算:

• 将国务院各组成部门(排除国安部)在全国所有层级政府相对应职能的部部门单位的加班情况汇聚在一起,时间从2012年到2024年,分日度和年度数据!

• 层级包括省-市-区县,对应部门单位基本上是部-厅-市局-区局等;最终数据层级是基于部以下各层级。

• 开发相关变量用于构建政府部门勤政指数,同时满足使用者自由构建包括该指数在内的其他指数体系。

政府行为对经济社会、千行万业发展影响深远,该政府部门勤政指数数据库具有巨大研究价值,可以作为前因变量也可以作为结果变量(目前来看前因变量应用面巨大)。该数据与成千上万的经济社会变量具有潜在因果关联,满足实证研究的无限想象,是一片亟待开发的蓝海!

一方面,可基于不同细分部门开展不同主题的实证研究。如生态环境、交通运输、农业农村、自然资源部、水利、商务、科学技术、工业和信息化、文化和旅游等各部门,可与人工智能、新质生产力、数字化转型、绿色转型、低空经济、耐心资本、数字经济、供应链韧性、绿色金融、创新、高质量发展等热门研究产生因果联系。

另一方面,基于省、市、县层面进行不同层级的研究。不同地域、不同层级的政府部门加班情况存在差异,考察不同地域、不同层级的加班时间具有重要学术价值,多角度衡量政府的加班情况如何影响当地政府工作效率、如何影响地方社会经济,抑或是某一部门的加班时间对当地发展的某项指标的促进作用。本数据将为量化检验政府加班的层级异质性及其经济社会作用提供了前所未有的数据基础。

参考文献：

[1] 宣扬,武凯文.超时加班与劳动收入份额：基于卫星夜间灯光的经验证据[J].世界经济,2023,46(10):217-240.

[2] Xie, J., Wang, L., Li, H. et al. Measuring Overwork in China Using Daily High-Resolution Nighttime Satellite Data. Sci Data 12, 417 (2025).

[3] Wu, Y., & Wu, K. (2025). Beyond regular hours: Government overtime and new quality productivity of Chinese listed firms. Finance Research Letters, Article 107301.

[4] Yang, J., Fan, D., & Li, C. (2025). Employee Overtime and Innovation Dilemma. Journal of Business Ethics, 1-25.

二.

数据信息

数据来源：

CNPD根据NASA夜间灯光数据综合测算，各部门来源于国务院组织官网公示名单

时间跨度：2012-2024

数据频率：日度、年度

数据范围：省-市-区县政府

数据格式：xlsx格式

数据量：约1亿条左右

数据可匹配：可与省、市、区县面板数据进行匹配

具体包含字段：

1、加班数据年度表（省级、市级、区县级）

2、加班数据日度表（省级、市级、区县级）

3、部门层级关系

三.

可视化展示

四.

数据测算思路

1、数据获取与处理：

从NASA下载经过校正的VNP46A2日度夜间灯光数据，解析HDF5格式文件，获取数据量约4T的500米分辨率的夜间灯光数据。

部分代码展示

2、数据清理：

剔除因云层、极端事件等导致的数据异常，确保对照网格数量充足，并剔除观测不足的记录。

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3、部门定位与数据提取：

通过国务院公示的部门信息，通过搜索引擎判断其成立年份。通过高德地图查询其部门的地址与经纬度信息，根据部门地址的经纬度信息，定位到相应网格，通过ArcGIS的提取值至表工具提取该网格及周边8个网格的夜间灯光亮度。

部分代码展示

4、时间维度比较：

将基层政府所在网格在当年法定节假日灯光亮度的中位数作为基准，若某日亮度超过基准，可能表明夜间加班。

5、空间维度比较：

将基层政府周边网格的灯光亮度的中位数作为基准，若某日亮度超过周边网格，可能表明夜间加班。

6、超时加班判定：

同时满足时间和空间维度标准时，认定为超时加班。计算全年、工作日、周末的加班比例指标。