阿富汗 2022 327.00 安哥拉 2022 1,010.00 阿尔巴尼亚 2022 1,485.00 阿拉伯联合酋长国 2022 78.00 阿根廷 2022 591.00 亚美尼亚 2022 562.00 安提瓜和巴布达 2022 1,030.00 澳大利亚 2022 534.00 奥地利 2022 1,110.00 阿塞拜疆 2022 447.00 布隆迪 2022 1,274.00 比利时 2022 847.00 贝宁 2022 1,039.00 布基纳法索 2022 748.00 孟加拉国 2022 2,666.00 保加利亚 2022 608.00 巴林 2022 83.00 巴哈马 2022 1,292.00 波斯尼亚和黑塞哥维那 2022 1,028.00 白俄罗斯 2022 618.00 阿富汗 2022 327.00 安哥拉 2022 1,010.00 阿尔巴尼亚 2022 1,485.00 阿拉伯联合酋长国 2022 78.00 阿根廷 2022 591.00 亚美尼亚 2022 562.00 安提瓜和巴布达 2022 1,030.00 澳大利亚 2022 534.00 奥地利 2022 1,110.00 阿塞拜疆 2022 447.00 布隆迪 2022 1,274.00 比利时 2022 847.00 贝宁 2022 1,039.00 布基纳法索 2022 748.00 孟加拉国 2022 2,666.00 保加利亚 2022 608.00 巴林 2022 83.00 巴哈马 2022 1,292.00 波斯尼亚和黑塞哥维那 2022 1,028.00 白俄罗斯 2022 618.00
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Panel Dataset — 国家级面板数据

世界各国年平均降水量(毫米每年)面板数据(1961-2022)

Average precipitation in depth (mm per year)。数据整理自世界银行。

VIP数据 国家 更新 2026-03-12 1961-2022 · 62年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
1961–2022
共 62 年连续面板
有效样本
10,448
缺失率 36.4%
覆盖主体
169
国家数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
1257 1235 1214 1192 1171 1961 1973 1985 1998 2010 2022
折线为年度均值
1961
1,210.68
1971
1,257.06
1981
1,257.06
1991
1,257.06
2002
1,177.28
2012
1,170.66
2022
1,179.02
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 国家/地区 年平均降水量(毫米每年)(毫米/年)
1961 阿富汗 327.0
1961 安哥拉 1010.0
1961 阿尔巴尼亚 1485.0
1961 阿拉伯联合酋长国 78.0
1961 安提瓜和巴布达 1030.0
1961 澳大利亚 534.0
1961 奥地利 1110.0
1961 布隆迪 1274.0
1961 比利时 847.0
1961 贝宁 1039.0
Average precipitation in depth (mm per year)。覆盖 169 个国家62 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

Average precipitation in depth (mm per year)

数据类型

国家级面板数据,覆盖169个国家。

时间跨度

1961-2022年,共62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 1961-2022
region 国家/地区 string 国家/地区名称
country-34a40ff61e243fe974a01-nianpingjunjiangshuilianghaomimeinian-096f87 年平均降水量(毫米每年) float Average precipitation in depth (mm per year)
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 年平均降水量(毫米每年)面板数据(1961-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/country-34a40ff61e243fe974a01-nianpingjunjiangshuilianghaomimeinian-096f87, 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_nianpingjunjiangshui_1961_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_nianpingjunjiangshui, detail

* 简单面板回归示例
xtreg country_nianpingjunjiangshui 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-34a40ff61e243fe974a01-nianpingjunjiangshuilianghaomimeinian-096f87_1961_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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