 scale(.213 .217)'%3EM%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(71.47 34) scale(.213 .217)'%3EK%3C/text%3E%3Ctext class='c1' transform='translate(32.956 26.401) scale(.213 .217)'%3EA%3C/text%3E%3Ctext class='c2' transform='translate(52.926 26.401) scale(.213 .217)'%3ER%3C/text%3E%3C/svg%3E)
01
趋势分析
折线为年度均值
2016
58.650
2017
60.571
2019
63.447
2020
64.728
2021
69.430
2023
69.255
2024
69.229
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 国家/地区 | 统计绩效指标(SPI): 综合得分(0-100分制)(指数(0-100) |
|---|---|---|
| 2016 | 阿富汗 | 39.726 |
| 2016 | 安哥拉 | 47.395 |
| 2016 | 阿尔巴尼亚 | 64.905 |
| 2016 | 阿拉伯联合酋长国 | 46.703 |
| 2016 | 阿根廷 | 65.468 |
| 2016 | 亚美尼亚 | 79.742 |
| 2016 | 澳大利亚 | 83.417 |
| 2016 | 奥地利 | 86.322 |
| 2016 | 阿塞拜疆 | 54.129 |
| 2016 | 布隆迪 | 50.465 |
Statistical performance indicators (SPI): Overall score (scale 0-100)。覆盖 183 个国家、9 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Statistical performance indicators (SPI): Overall score (scale 0-100)
数据类型国家级面板数据，覆盖183个国家。
时间跨度2016-2024年，共9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 | 2016-2024 |
| region | 国家/地区 | string | 国家/地区名称 |
| country-34a40ff1a43aa85d4eda6-tongjijixiaozhibiaospizonghedefen0100fenzhi-ec0b9c | 统计绩效指标(SPI): 综合得分(0-100分制) | float | Statistical performance indicators (SPI): Overall score (scale 0-100) |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 统计绩效指标(SPI): 综合得分(0-100分制)面板数据(2016-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/country-34a40ff1a43aa85d4eda6-tongjijixiaozhibiaospizonghedefen0100fenzhi-ec0b9c, 2026-03-16.
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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：
* 读取数据
use "country_tongjijixiaozhibiaos_2016_2024.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_tongjijixiaozhibiaos, detail
* 简单面板回归示例
xtreg country_tongjijixiaozhibiaos 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-tongjijixiaozhibiaospizonghedefen0100fenzhi-ec0b9c_2016_2024.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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