数据集概述
本数据集为论文《Undoing Babel: AI, English, and the New Linguistic Infrastructure of Global Law》的配套数据，包含98个国家的英语熟练度、政府AI准备度、GDP等数据及分析代码。核心研究英语熟练度（以殖民语言历史为工具变量）与国家AI治理准备度的关系，采用2SLS和GMM-IV方法，所有分析可复现。
文件详解
- 代码文件（.py）
- 文件名称：2sls.py、ai.py、lgdp.py、orig.py
- 文件格式：PY
- 字段映射介绍：2sls.py为主要估计脚本（含2SLS与GMM-IV模型）；其余为交互效应分析、变量预处理的支持脚本
- 数据文件（.xlsx）
- 文件名称：EF_EPI_2024_Ranking_with_Puerto_Rico.xlsx、2024-GAIRI-data.xlsx、GDP_2023.xlsx、EEFR_All_States_and_Puerto_Rico.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：分别对应英语熟练度指数、政府AI准备度指数、2023年GDP数据（含标准化与滞后项）、美国州级数据（未用于全球回归）
- 文档文件（.md）
- 文件名称：README.md
- 文件格式：MD
- 字段映射介绍：含项目概述、变量定义、方法学说明等详细信息
数据来源
论文《Undoing Babel: AI, English, and the New Linguistic Infrastructure of Global Law》
适用场景
- AI治理能力影响因素分析: 研究英语熟练度对国家AI治理准备度的预测作用
- 法律科技语言基础设施研究: 探索英语作为全球数字治理基础语言的作用机制
- 计量经济学方法应用: 验证2SLS、GMM-IV等工具变量法在跨国家数据分析中的有效性
- 全球政策比较研究: 为不同国家AI治理政策制定提供语言能力维度的参考依据
- 数据可复现性实践: 作为社科研究中代码与数据配套、分析可复现的案例参考
