2008年 2008 2,027 2009年 2009 4,004 2010年 2010 842 2011年 2011 1,110 2012年 2012 2,512 2013年 2013 3,738 2014年 2014 1,854 2015年 2015 1,703 2016年 2016 2,331 2017年 2017 1,463 2018年 2018 3,343 2019年 2019 1,552 2008年 2008 2,027 2009年 2009 4,004 2010年 2010 842 2011年 2011 1,110 2012年 2012 2,512 2013年 2013 3,738 2014年 2014 1,854 2015年 2015 1,703 2016年 2016 2,331 2017年 2017 1,463 2018年 2018 3,343 2019年 2019 1,552
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Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观国家监督抽查农业生产资料批次面板数据(2008-2019)

国家监督抽查农业生产资料批次面板数据。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 2008-2019 · 12年 Excel / Stata
2019
覆盖年份
2008–2019
共 12 年连续面板
有效样本
12
缺失率 0.0%
覆盖主体
1
全国数量
指标类型
免费
支持预览与下载
01 趋势分析
4004 3214 2423 1632 842 2008 2010 2012 2015 2017 2019
折线为年度均值
2008
2,027
2010
842
2012
2,512
2014
1,854
2015
1,703
2017
1,463
2019
1,552
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 国家监督抽查农业生产资料批次(批)
2008 2027.0
2009 4004.0
2010 842.0
2011 1110.0
2012 2512.0
2013 3738.0
2014 1854.0
2015 1703.0
2016 2331.0
2017 1463.0
国家监督抽查农业生产资料批次面板数据。覆盖 1 个全国12 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

国家监督抽查农业生产资料批次面板数据

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

2008-2019年,共12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

数据整理自国家统计局。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 2008-2019
hg-eae13c20f02009a677e4a-guojiajianduchouchanongyeshengchanziliaopici-a6ff1c 国家监督抽查农业生产资料批次 float 国家监督抽查农业生产资料批次
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 国家监督抽查农业生产资料批次面板数据(2008-2019)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c20f02009a677e4a-guojiajianduchouchanongyeshengchanziliaopici-a6ff1c, 2026-02-23.
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 "hg_guojiajianduchouchanongye_2008_2019.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_guojiajianduchouchanongye, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c20f02009a677e4a-guojiajianduchouchanongyeshengchanziliaopici-a6ff1c_2008_2019.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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