阿鲁巴 2022 2.00 撒哈拉以南非洲东部和南部 2022 613.00 阿富汗 2022 12.00 撒哈拉以南非洲西部和中部 2022 460.00 安哥拉 2022 24.00 阿尔巴尼亚 2022 4.00 安道尔 2022 2.00 阿拉伯世界 2022 261.00 阿拉伯联合酋长国 2022 8.00 阿根廷 2022 39.00 亚美尼亚 2022 7.00 美属萨摩亚 2022 1.00 安提瓜和巴布达 2022 2.00 澳大利亚 2022 69.00 奥地利 2022 5.00 阿塞拜疆 2022 7.00 布隆迪 2022 16.00 比利时 2022 3.00 贝宁 2022 16.00 布基纳法索 2022 12.00 阿鲁巴 2022 2.00 撒哈拉以南非洲东部和南部 2022 613.00 阿富汗 2022 12.00 撒哈拉以南非洲西部和中部 2022 460.00 安哥拉 2022 24.00 阿尔巴尼亚 2022 4.00 安道尔 2022 2.00 阿拉伯世界 2022 261.00 阿拉伯联合酋长国 2022 8.00 阿根廷 2022 39.00 亚美尼亚 2022 7.00 美属萨摩亚 2022 1.00 安提瓜和巴布达 2022 2.00 澳大利亚 2022 69.00 奥地利 2022 5.00 阿塞拜疆 2022 7.00 布隆迪 2022 16.00 比利时 2022 3.00 贝宁 2022 16.00 布基纳法索 2022 12.00
Panel Dataset — 国家级面板数据

世界各国受威胁哺乳动物物种面板数据(2017-2022)

Mammal species, threatened。数据整理自世界银行。

VIP数据 国家 更新 2026-03-12 2017-2022 · 6年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
2017–2022
共 6 年连续面板
有效样本
525
缺失率 67.0%
覆盖主体
88
国家数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
3434 2610 1785 961 137 2017 2018 2022
折线为年度均值
2017
3,434.00
2018
136.90
2022
149.38
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 国家/地区 受威胁哺乳动物物种(物种数)
2017 世界 3434.0
2018 阿鲁巴 2.0
2018 撒哈拉以南非洲东部和南部 547.0
2018 阿富汗 11.0
2018 撒哈拉以南非洲西部和中部 420.0
2018 安哥拉 18.0
2018 阿尔巴尼亚 3.0
2018 安道尔 2.0
2018 阿拉伯世界 248.0
2018 阿拉伯联合酋长国 8.0
Mammal species, threatened。覆盖 88 个国家6 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

Mammal species, threatened

数据类型

国家级面板数据,覆盖88个国家。

时间跨度

2017-2022年,共6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 2017-2022
region 国家/地区 string 国家/地区名称
country-34a40ff61e243fe6bc0d8-shouweixieburudongwuwuzhong-2c6545 受威胁哺乳动物物种 float Mammal species, threatened
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 受威胁哺乳动物物种面板数据(2017-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/country-34a40ff61e243fe6bc0d8-shouweixieburudongwuwuzhong-2c6545, 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_shouweixieburudongwu_2017_2022.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_shouweixieburudongwu, detail

* 简单面板回归示例
xtreg country_shouweixieburudongwu 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-34a40ff61e243fe6bc0d8-shouweixieburudongwuwuzhong-2c6545_2017_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

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