阿富汗 2023 73.823 安哥拉 2023 4.005 阿尔巴尼亚 2023 149.385 阿根廷 2023 5.688 亚美尼亚 2023 69.203 阿塞拜疆 2023 12.136 布隆迪 2023 45.412 贝宁 2023 73.342 布基纳法索 2023 62.383 孟加拉国 2023 33.148 波斯尼亚和黑塞哥维那 2023 96.603 白俄罗斯 2023 12.503 伯利兹 2023 77.495 玻利维亚 2023 62.429 巴西 2023 3.315 不丹 2023 199.442 博茨瓦纳 2023 114.740 中非共和国 2023 143.155 中国 2023 -0.189 科特迪瓦 2023 76.248 阿富汗 2023 73.823 安哥拉 2023 4.005 阿尔巴尼亚 2023 149.385 阿根廷 2023 5.688 亚美尼亚 2023 69.203 阿塞拜疆 2023 12.136 布隆迪 2023 45.412 贝宁 2023 73.342 布基纳法索 2023 62.383 孟加拉国 2023 33.148 波斯尼亚和黑塞哥维那 2023 96.603 白俄罗斯 2023 12.503 伯利兹 2023 77.495 玻利维亚 2023 62.429 巴西 2023 3.315 不丹 2023 199.442 博茨瓦纳 2023 114.740 中非共和国 2023 143.155 中国 2023 -0.189 科特迪瓦 2023 76.248
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Panel Dataset — 国家级面板数据

世界各国人均接受的净官方发展援助(现价美元)面板数据(1960-2023)

Net ODA received per capita (current US$)。数据整理自世界银行。

VIP数据 国家 更新 2026-04-29 1960-2023 · 64年 Excel / Stata
2023
覆盖年份
1960–2023
共 64 年连续面板
有效样本
11,568
缺失率 31.8%
覆盖主体
181
国家数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
214 163 112 61 10 1960 1973 1985 1998 2010 2023
折线为年度均值
1960
10.281
1970
64.589
1981
131.463
1992
94.881
2002
80.807
2012
133.499
2023
211.694
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 国家/地区 人均接受的净官方发展援助(现价美元)
1960 阿富汗 1.901
1960 安哥拉 -0.01
1960 阿拉伯联合酋长国 3.122
1960 阿根廷 2.161
1960 布隆迪 2.724
1960 贝宁 0.008
1960 布基纳法索 0.042
1960 巴林 0.242
1960 巴哈马 -0.344
1960 伯利兹 19.93
Net ODA received per capita (current US$)。覆盖 181 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 ODA received per capita (current US$)

数据类型

国家级面板数据,覆盖181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-renjunjieshoudejingguanfangfazhanyuanzhuxianjiameiyuan-33e49c 人均接受的净官方发展援助(现价美元) float Net ODA received per capita (current US$)
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 人均接受的净官方发展援助(现价美元)面板数据(1960-2023)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/country-34a40ff9315f688dcddcf-renjunjieshoudejingguanfangfazhanyuanzhuxianjiameiyuan-33e49c, 2026-04-29.
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_renjunjieshoudejingg_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_renjunjieshoudejingg, detail

* 简单面板回归示例
xtreg country_renjunjieshoudejingg 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-renjunjieshoudejingguanfangfazhanyuanzhuxianjiameiyuan-33e49c_1960_2023.xlsx", firstrow clear 导入。

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