藁城区 2019 12.5455 鹿泉区 2019 6.4557 栾城区 2019 4.2572 井陉县 2019 5.9681 正定县 2019 6.5517 行唐县 2019 11.4975 灵寿县 2019 7.2972 高邑县 2019 6.3588 深泽县 2019 4.3848 赞皇县 2019 4.9054 无极县 2019 11.5541 平山县 2019 14.0257 元氏县 2019 11.3472 赵县 2019 12.7437 辛集市 2019 9.4453 晋州市 2019 7.7469 新乐市 2019 5.0011 丰南区 2019 9.4502 丰润区 2019 17.0408 曹妃甸区 2019 3.7381 藁城区 2019 12.5455 鹿泉区 2019 6.4557 栾城区 2019 4.2572 井陉县 2019 5.9681 正定县 2019 6.5517 行唐县 2019 11.4975 灵寿县 2019 7.2972 高邑县 2019 6.3588 深泽县 2019 4.3848 赞皇县 2019 4.9054 无极县 2019 11.5541 平山县 2019 14.0257 元氏县 2019 11.3472 赵县 2019 12.7437 辛集市 2019 9.4453 晋州市 2019 7.7469 新乐市 2019 5.0011 丰南区 2019 9.4502 丰润区 2019 17.0408 曹妃甸区 2019 3.7381
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Panel Dataset — 区县级面板数据

中国区县从业人员-乡村农林牧渔业面板数据(2004-2019)

区县乡村农林牧渔业从业人员数。。数据整理自各地方统计局、地方统计年鉴。

SVIP 精选数据 区县 更新 2026-10-11 2004-2019 · 16年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
2004–2019
共 16 年连续面板
有效样本
19,175
原始数据非空行数
覆盖主体
1,198
区县数量
指标类型
SVIP 精选
支持预览与下载
01 趋势分析
13.01 12.04 11.08 10.12 9.16 2004 2007 2010 2013 2016 2019
折线为年度均值
2004
13.0054
2006
12.7071
2009
11.9116
2012
11.4858
2014
9.5649
2016
9.3190
2019
9.1592
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 从业人员-乡村农林牧渔业(万人)
2004 北京市 北京市 大兴区 7.5425
2004 北京市 北京市 怀柔区 3.1636
2004 北京市 北京市 平谷区 6.3406
2004 北京市 北京市 密云区 6.7604
2004 北京市 北京市 延庆区 4.6332
2004 天津市 天津市 宝坻区 13.5776
2004 天津市 天津市 宁河区 6.4235
2004 天津市 天津市 静海区 7.6437
2004 天津市 天津市 蓟州区 16.6861
2004 河北省 石家庄市 藁城区 9.1746
区县乡村农林牧渔业从业人员数。。覆盖 1,198 个区县、16 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

区县乡村农林牧渔业从业人员数。

数据类型

区县级面板数据,覆盖1,198个区县。

时间跨度

2004-2019年,共16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

数据整理自各地方统计局、地方统计年鉴。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 2004-2019
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-f1179fdb70e341-congyerenyuanxiangcunnonglinmuyuye-db259c 从业人员-乡村农林牧渔业 float 区县乡村农林牧渔业从业人员数。
数据出处
本数据来自马克集数(s.macrodatas.cn)。
引用或转载请注明来源
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 "county_congyerenyuanxiangcun_2004_2019.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_congyerenyuanxiangcun, detail

* 简单面板回归示例
xtreg county_congyerenyuanxiangcun 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-f1179fdb70e341-congyerenyuanxiangcunnonglinmuyuye-db259c_2004_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

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