 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
2000
198,619.20
2004
205,359.32
2007
227,546.00
2011
266,221.05
2015
263,014.29
2018
258,667.19
2022
305,646.19
02
样例数据
样例数据（前 10 行）
支持复制到 Excel
| 年份 | 省份 | 城市 | 区县 | 粮食总产量(吨) |
|---|---|---|---|---|
| 2000 | 北京市 | 北京市 | 大兴区 | 231121.0 |
| 2000 | 北京市 | 北京市 | 怀柔区 | 78361.0 |
| 2000 | 北京市 | 北京市 | 平谷区 | 71601.0 |
| 2000 | 北京市 | 北京市 | 密云区 | 54206.0 |
| 2000 | 北京市 | 北京市 | 延庆区 | 146155.0 |
| 2000 | 天津市 | 天津市 | 东丽区 | 30700.0 |
| 2000 | 天津市 | 天津市 | 西青区 | 58200.0 |
| 2000 | 天津市 | 天津市 | 津南区 | 39200.0 |
| 2000 | 天津市 | 天津市 | 北辰区 | 33200.0 |
| 2000 | 天津市 | 天津市 | 武清区 | 410400.0 |
根据《中国县域统计年鉴》整理。覆盖 2,177 个区县、23 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
指标定义根据《中国县域统计年鉴》整理
数据类型区县级面板数据，覆盖2,177个区县。
时间跨度2000-2022年，共23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《中国县域统计年鉴》。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 | 2000-2022 |
| province | 省份 | string | 省/自治区/直辖市 |
| city | 城市 | string | 地级市名称 |
| county | 区县 | string | 区县名称 |
| county-c0d4f51e9e6f84-liangshizongchanliang-97f1e4 | 粮食总产量 | float | 根据《中国县域统计年鉴》整理 |
引用格式（Citation）
[1] 马克集数. 粮食总产量面板数据(2000-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/county-c0d4f51e9e6f84-liangshizongchanliang-97f1e4, 2026-02-23.
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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 "county_liangshizongchanliang_2000_2022.dta", clear
* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10
* 编码区县变量（如尚未编码）
encode county, gen(county_id)
* 设定面板数据结构
xtset county_id year
* 描述性统计
summarize county_liangshizongchanliang, detail
* 简单面板回归示例
xtreg county_liangshizongchanliang x1 x2, fe
estimates store fe_model如下载的是 Excel 格式，请先在 Stata 中使用 import excel "county-c0d4f51e9e6f84-liangshizongchanliang-97f1e4_2000_2022.xlsx", firstrow clear 导入。
05
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