卫星夜间灯光数据，早已不是单纯的 “夜景记录”—— 它像一把无形的 “尺子”，能间接丈量区域经济活力、人口流动甚至人类活动强度。而当这把 “尺子” 对准各级政府周边时，我们得以解锁一个新的观察维度：政务活动的昼夜节奏，以及背后反映的政府工作强度与效率。因此我们基于 NASA 卫星数据，整理出 2012-2024 年中国省市区县政府周边夜间灯光亮度及加班数据，为这份 “政务活动画像” 提供了扎实的数据支撑。
一、数据来源
1. NASA VNP46A2 夜间灯光数据集
这是支撑整个研究的 “核心原料”，来自 NASA 的 VIIRS/NPP 卫星观测项目。它的优势在于三点：
高分辨率与高连续性：数据分辨率达到 500 米 ×500 米，能精准定位到政府所在的 “网格单元”。同时经过 “Gap-Filled”（缺口补全）处理，避免了云层遮挡、设备故障导致的数据缺失，保证了 2012 年 1 月至 2024 年期间的日度数据完整。
亮度单位清晰：原始数据亮度单位为 0.1 nWatts/(cm²・sr)，若需转换为常规单位，只需将数值乘以 0.1 即可，方便后续分析。
[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. 法定节假日与周末数据
判断 “加班” 的关键，在于明确 “非加班基准”—— 而法定节假日（如春节、国庆）和周末，通常是政府正常休息的时间，其灯光亮度可视为 “基础亮度”。我们也同步整理了 2007 年至 2024 年的法定节假日及星期分布数据，为后续 “加班判断” 提供了重要参考标尺，该数据也可通过其平台单独获取。
二、加班判断逻辑：
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.
政府周边亮灯，就是在加班吗？答案显然是否定的。可能是周边商铺营业，也可能是城市基础设施灯光。为了排除这些干扰，研究设计了时间 + 空间的双重判断标准，让 “加班” 的定义更精准：
1. 时间维度：以 “节假日亮度” 为锚点
核心逻辑是：节假日政府通常不加班，此时的灯光亮度是 “无加班时的基础值”。具体操作：计算某政府所在网格在某一年（如 2023 年）所有法定节假日的灯光亮度中位数，若某天（非节假日）的灯光亮度超过这个中位数，说明当天的亮度 “异常偏高”，大概率是加班导致（而非网格本身的固有灯光）。例：若某县政府 2023 年节假日灯光中位数为 80，2023 年 5 月 20 日（非节假日）亮度为 95，则从时间维度看，符合 “可能加班” 的条件。例：若某县政府 2023 年节假日灯光中位数为 80，2023 年 5 月 20 日（非节假日）亮度为 95，则从时间维度看，符合 “可能加班” 的条件。
2. 空间维度：以 “周边网格亮度” 为参照
核心逻辑是：排除周边环境的影响，聚焦政府自身活动。具体操作：将政府所在网格周边 8 个相邻网格的灯光亮度作为参照，计算这 8 个网格在当天的亮度中位数。若政府所在网格的亮度超过这个中位数，说明亮灯是 “政府自身的特殊行为”，而非周边区域（如商圈、道路）的灯光溢出。例：某市政府当天亮度为 120，周边 8 个网格亮度中位数为 100，则从空间维度看，符合 “可能加班” 的条件。
3. 时空双维度：两者兼具才定义为 “加班日”
单独满足时间或空间标准，都可能存在误判（比如时间维度超中位数，可能是周边小区亮灯；空间维度超中位数，可能是节假日特殊值班）。因此，研究最终将 “同时满足时间 + 空间标准” 的日子，定义为 “加班日”—— 这一双重过滤，极大降低了误判率。
原文中安庆市政府 2024 年 12 月 31 日的案例，就是典型应用：当天政府所在网格亮度为 237，周边 8 个网格亮度中位数为 255.5，未超过空间维度标准，因此判断为 “放假”，而非加班。
4. 核心指标：各省级政府年加班天数、各市级政府年加班天数、各区县级政府年加班天数、各省级政府周边夜间灯光亮度及是否加班、各市级政府周边夜间灯光亮度及是否加班、各区县级政府周边夜间灯光亮度及是否加班。
