阿富汗 2023 80,271,675.1100 安哥拉 2023 5,764,264.1070 阿尔巴尼亚 2023 102,848.0010 阿根廷 2023 155,616.9990 亚美尼亚 2023 5,776,789.1880 阿塞拜疆 2023 14,290.0000 布隆迪 2023 849,906.0270 贝宁 2023 52,232.9990 布基纳法索 2023 5,604,787.8270 孟加拉国 2023 15,739,406.5860 波斯尼亚和黑塞哥维那 2023 1,033,349.0370 白俄罗斯 2023 611,003.9950 伯利兹 2023 108,906.9990 玻利维亚 2023 1,721,910.0000 巴西 2023 29,855,613.7080 博茨瓦纳 2023 57,454.0010 中非共和国 2023 3,842,037.9160 中国 2023 5,092,784.8820 科特迪瓦 2023 100,060.0010 喀麦隆 2023 2,157,002.9260 阿富汗 2023 80,271,675.1100 安哥拉 2023 5,764,264.1070 阿尔巴尼亚 2023 102,848.0010 阿根廷 2023 155,616.9990 亚美尼亚 2023 5,776,789.1880 阿塞拜疆 2023 14,290.0000 布隆迪 2023 849,906.0270 贝宁 2023 52,232.9990 布基纳法索 2023 5,604,787.8270 孟加拉国 2023 15,739,406.5860 波斯尼亚和黑塞哥维那 2023 1,033,349.0370 白俄罗斯 2023 611,003.9950 伯利兹 2023 108,906.9990 玻利维亚 2023 1,721,910.0000 巴西 2023 29,855,613.7080 博茨瓦纳 2023 57,454.0010 中非共和国 2023 3,842,037.9160 中国 2023 5,092,784.8820 科特迪瓦 2023 100,060.0010 喀麦隆 2023 2,157,002.9260
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Panel Dataset — 国家级面板数据

世界各国来自发展援助委员会捐助方的双边援助净额,挪威(现价美元)面板数据(1960-2023)

Net bilateral aid flows from DAC donors, Norway (current US$)。数据整理自世界银行。

VIP数据 国家 更新 2026-04-25 1960-2023 · 64年 Excel / Stata
2023
覆盖年份
1960–2023
共 64 年连续面板
有效样本
7,740
缺失率 54.4%
覆盖主体
121
国家数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
21757.2万 16325.1万 10893.0万 5460.8万 28.7万 1960 1973 1985 1998 2010 2023
折线为年度均值
1960
289,523.8045
1970
2,400,405.3799
1981
32,331,999.8247
1992
64,341,506.5011
2002
67,951,220.4403
2012
169,822,968.2057
2023
165,628,967.7832
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 国家/地区 来自发展援助委员会捐助方的双边援助净额,挪威(现价美元)
1960 东亚和太平洋地区(不包括高收入国家) 0.0
1960 东亚和太平洋地区 469999.999
1960 欧洲和中亚地区(不包括高收入国家) 0.0
1960 欧洲和中亚地区 0.0
1960 高收入国家 469999.999
1960 印度 699999.988
1960 韩国 469999.999
1960 拉丁美洲和加勒比地区(不包括高收入国家) 0.0
1960 拉丁美洲和加勒比地区 0.0
1960 低收入国家 0.0
Net bilateral aid flows from DAC donors, Norway (current US$)。覆盖 121 个国家64 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

Net bilateral aid flows from DAC donors, Norway (current US$)

数据类型

国家级面板数据,覆盖121个国家。

时间跨度

1960-2023年,共64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 1960-2023
region 国家/地区 string 国家/地区名称
country-34a40ff9315f688dcddcf-laizifazhanyuanzhuweiyuanhuijuanzhufangdeshuangbianyuanzhujingenuoweixianjiameiyuan-243ad7 来自发展援助委员会捐助方的双边援助净额,挪威(现价美元) float Net bilateral aid flows from DAC donors, Norway (current US$)
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 来自发展援助委员会捐助方的双边援助净额,挪威(现价美元)面板数据(1960-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/country-34a40ff9315f688dcddcf-laizifazhanyuanzhuweiyuanhuijuanzhufangdeshuangbianyuanzhujingenuoweixianjiameiyuan-243ad7, 2026-04-25.
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_laizifazhanyuanzhuwe_1_1960_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_laizifazhanyuanzhuwe_1, detail

* 简单面板回归示例
xtreg country_laizifazhanyuanzhuwe_1 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-34a40ff9315f688dcddcf-laizifazhanyuanzhuweiyuanhuijuanzhufangdeshuangbianyuanzhujingenuoweixianjiameiyuan-243ad7_1960_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

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