 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
2017
72,729,034.0232
2018
74,817,166.1119
2019
82,742,359.4752
2020
118,450,785.7647
2021
92,578,360.3386
2022
117,487,928.3224
2023
69,075,467.7562
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,中央应急基金(现价美元)(现价美元) |
|---|---|---|
| 2017 | 阿富汗 | 9996905.327 |
| 2017 | 安哥拉 | 10545508.385 |
| 2017 | 阿拉伯世界 | 108766532.421 |
| 2017 | 安提瓜和巴布达 | 2154460.907 |
| 2017 | 布隆迪 | 3500010.967 |
| 2017 | 孟加拉国 | 24164854.05 |
| 2017 | 中非共和国 | 15995654.106 |
| 2017 | 喀麦隆 | 10005413.055 |
| 2017 | 刚果民主共和国 | 26564544.678 |
| 2017 | 刚果 | 4371548.176 |
Net official flows from UN agencies, CERF (current US$)。覆盖 79 个国家、7 年连续面板，适用于面板回归、政策评估与综合评价研究。
03
指标详情
指标解释
指标定义Net official flows from UN agencies, CERF (current US$)
数据类型国家级面板数据，覆盖79个国家。
时间跨度2017-2023年，共7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 | 2017-2023 |
| region | 国家/地区 | string | 国家/地区名称 |
| country-34a40ff9315f688dcddcf-laizilianheguojigoudeguanfangzijinjingezhongyangyingjijijinxianjiameiyuan-f9a353 | 来自联合国机构的官方资金净额,中央应急基金(现价美元) | float | Net official flows from UN agencies, CERF (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,中央应急基金(现价美元)面板数据(2017-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/country-34a40ff9315f688dcddcf-laizilianheguojigoudeguanfangzijinjingezhongyangyingjijijinxianjiameiyuan-f9a353, 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：
* 读取数据
use "country_laizilianheguojigoud_8_2017_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_8, detail
* 简单面板回归示例
xtreg country_laizilianheguojigoud_8 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-laizilianheguojigoudeguanfangzijinjingezhongyangyingjijijinxianjiameiyuan-f9a353_2017_2023.xlsx", firstrow clear 导入。
05
相关指标推荐