阿鲁巴 2023 2.00 阿富汗 2023 6.00 安哥拉 2023 8.00 阿尔巴尼亚 2023 7.00 安道尔 2023 1.00 阿拉伯联合酋长国 2023 8.00 阿根廷 2023 8.00 亚美尼亚 2023 6.00 美属萨摩亚 2023 1.00 安提瓜和巴布达 2023 2.00 澳大利亚 2023 7.00 奥地利 2023 8.00 阿塞拜疆 2023 5.00 布隆迪 2023 7.00 比利时 2023 7.00 贝宁 2023 9.00 布基纳法索 2023 9.00 孟加拉国 2023 11.00 保加利亚 2023 9.00 巴林 2023 7.00 阿鲁巴 2023 2.00 阿富汗 2023 6.00 安哥拉 2023 8.00 阿尔巴尼亚 2023 7.00 安道尔 2023 1.00 阿拉伯联合酋长国 2023 8.00 阿根廷 2023 8.00 亚美尼亚 2023 6.00 美属萨摩亚 2023 1.00 安提瓜和巴布达 2023 2.00 澳大利亚 2023 7.00 奥地利 2023 8.00 阿塞拜疆 2023 5.00 布隆迪 2023 7.00 比利时 2023 7.00 贝宁 2023 9.00 布基纳法索 2023 9.00 孟加拉国 2023 11.00 保加利亚 2023 9.00 巴林 2023 7.00
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Panel Dataset — 国家级面板数据

世界各国监管质量: 数据源数量面板数据(1996-2023)

Regulatory Quality: Number of Sources。数据整理自世界银行。

VIP数据 国家 更新 2026-03-12 1996-2023 · 28年 Excel / Stata
2023
覆盖年份
1996–2023
共 28 年连续面板
有效样本
4,966
缺失率 33.1%
覆盖主体
177
国家数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
8 7 6 5 4 1996 2004 2009 2013 2018 2023
折线为年度均值
1996
3.86
2003
5.02
2007
6.77
2011
7.47
2015
7.84
2019
7.44
2023
6.92
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 国家/地区 监管质量: 数据源数量(个)
1996 阿富汗 1.0
1996 安哥拉 4.0
1996 阿尔巴尼亚 4.0
1996 安道尔 1.0
1996 阿拉伯联合酋长国 4.0
1996 阿根廷 6.0
1996 亚美尼亚 3.0
1996 安提瓜和巴布达 1.0
1996 澳大利亚 6.0
1996 奥地利 6.0
Regulatory Quality: Number of Sources。覆盖 177 个国家28 年连续面板,适用于面板回归、政策评估与综合评价研究。
03 指标详情

指标解释

指标定义

Regulatory Quality: Number of Sources

数据类型

国家级面板数据,覆盖177个国家。

时间跨度

1996-2023年,共28年连续面板数据。

应用场景

  • 作为被解释变量或核心解释变量进行面板回归分析
  • 结合其他指标做相关性与多元回归研究
  • 分析时间趋势与区域差异
  • 政策评估(DID、PSM-DID 等准自然实验)
  • 构建综合评价指标体系(熵值法等)
04 技术文档
数据说明书(Data Dictionary)
数据来源

数据整理自世界银行。经人工校验与交叉比对,确保数据准确性。

部分缺失值已通过线性插值补齐,原始数据与插值数据均可分别下载。

变量名 中文名称 类型 说明
year 年份 int 1996-2023
region 国家/地区 string 国家/地区名称
country-34a40ff1a43aa85d4eda6-jianguanzhiliangshujuyuanshuliang-83c9db 监管质量: 数据源数量 float Regulatory Quality: Number of Sources
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 监管质量: 数据源数量面板数据(1996-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/country-34a40ff1a43aa85d4eda6-jianguanzhiliangshujuyuanshuliang-83c9db, 2026-03-12.
可直接复制上方引用格式至论文参考文献
Stata 读取代码

下载数据后,可使用以下 Stata 代码快速读取并设定面板结构:

Stata 复制代码
* 读取数据
use "country_jianguanzhiliangshuj_1996_2023.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 编码国家变量(如尚未编码)
encode region, gen(country_id)

* 设定面板数据结构
xtset country_id year

* 描述性统计
summarize country_jianguanzhiliangshuj, detail

* 简单面板回归示例
xtreg country_jianguanzhiliangshuj x1 x2, fe
estimates store fe_model

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "country-34a40ff1a43aa85d4eda6-jianguanzhiliangshujuyuanshuliang-83c9db_1996_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

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