 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
2015
13,176,350.6438
2016
16,205,003.2311
2018
0.0000
2019
0.0000
2020
0.0000
2022
22,650,991.4272
2023
11,012,354.1695
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 国家/地区 | 来自联合国机构的官方资金净额,联合国环境署(现价美元) |
|---|---|---|
| 2015 | 东亚和太平洋地区（不包括高收入国家） | 0.0 |
| 2015 | 东亚和太平洋地区 | 0.0 |
| 2015 | 欧洲和中亚地区（不包括高收入国家） | 0.0 |
| 2015 | 欧洲和中亚地区 | 0.0 |
| 2015 | 高收入国家 | 0.0 |
| 2015 | 拉丁美洲和加勒比地区（不包括高收入国家） | 0.0 |
| 2015 | 拉丁美洲和加勒比地区 | 0.0 |
| 2015 | 低收入国家 | 0.0 |
| 2015 | 中低收入国家 | 0.0 |
| 2015 | 中低收入国家合计 | 125175331.116 |
Net official flows from UN agencies, UNEP (current US$)。覆盖 22 个国家、9 年连续面板，适用于面板回归、政策评估与综合评价研究。
03
指标详情
指标解释
指标定义Net official flows from UN agencies, UNEP (current US$)
数据类型国家级面板数据，覆盖22个国家。
时间跨度2015-2023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 | 2015-2023 |
| region | 国家/地区 | string | 国家/地区名称 |
| country-34a40ff9315f688dcddcf-laizilianheguojigoudeguanfangzijinjingelianheguohuanjingshuxianjiameiyuan-7bf34e | 来自联合国机构的官方资金净额,联合国环境署(现价美元) | float | Net official flows from UN agencies, UNEP (current US$) |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 来自联合国机构的官方资金净额,联合国环境署(现价美元)面板数据(2015-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/country-34a40ff9315f688dcddcf-laizilianheguojigoudeguanfangzijinjingelianheguohuanjingshuxianjiameiyuan-7bf34e, 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_laizilianheguojigoud_1_2015_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_laizilianheguojigoud_1, detail
* 简单面板回归示例
xtreg country_laizilianheguojigoud_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-laizilianheguojigoudeguanfangzijinjingelianheguohuanjingshuxianjiameiyuan-7bf34e_2015_2023.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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