2005年 2005 606,376.2200 2006年 2006 695,668.2300 2007年 2007 857,649.7400 2008年 2008 1,014,223.1100 2009年 2009 1,158,839.0000 2010年 2010 1,369,908.3100 2011年 2011 1,587,164.6000 2012年 2012 1,818,585.0000 2013年 2013 1,976,735.7000 2014年 2014 2,037,661.2000 2015年 2015 1,985,983.0000 2016年 2016 1,964,441.0000 2017年 2017 1,931,419.0000 2018年 2018 2,016,465.0000 2019年 2019 1,996,171.0000 2020年 2020 2,145,958.0000 2021年 2021 2,352,483.0000 2022年 2022 2,620,735.0000 2023年 2023 2,943,115.0000 2024年 2024 3,091,929.0000 2005年 2005 606,376.2200 2006年 2006 695,668.2300 2007年 2007 857,649.7400 2008年 2008 1,014,223.1100 2009年 2009 1,158,839.0000 2010年 2010 1,369,908.3100 2011年 2011 1,587,164.6000 2012年 2012 1,818,585.0000 2013年 2013 1,976,735.7000 2014年 2014 2,037,661.2000 2015年 2015 1,985,983.0000 2016年 2016 1,964,441.0000 2017年 2017 1,931,419.0000 2018年 2018 2,016,465.0000 2019年 2019 1,996,171.0000 2020年 2020 2,145,958.0000 2021年 2021 2,352,483.0000 2022年 2022 2,620,735.0000 2023年 2023 2,943,115.0000 2024年 2024 3,091,929.0000

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Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观大中型工业企业研究与试验发展人员全时当量面板数据（1995-2024）

研究与试验发展（R&D）人员全时当量指全时人员数加非全时人员按工作量折算为全时人员数的总和。例如：有两个全时人员和三个非全时人员(工作时间分别为20%、30%和70%)，则全时当量为2+0.2+0.3+0.7=3.2人年。为国际上比较科技人力投入而制定的可比指标。。数据整理自国家统计局。

免费数据全国更新 2026-02-23 1995-2024 · 30年 Excel / Stata

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01 趋势分析

折线为年度均值

1995

282,000.0000

2000

329,413.0000

2005

606,376.2200

2009

1,158,839.0000

2014

2,037,661.2000

2019

1,996,171.0000

2024

3,091,929.0000

02 样例数据

样例数据（前 10 行）支持复制到 Excel

年份	大中型工业企业研究与试验发展人员全时当量(人年)
1995	282000.0
1996	338000.0
1997	322000.0
1998	270000.0
1999	303000.0
2000	329413.0
2001	379321.0
2002	424259.0
2003	478066.0
2004	438164.94

研究与试验发展（R&D）人员全时当量指全时人员数加非全时人员按工作量折算为全时人员数的总和。例如：有两个全时人员和三个非全时人员(工作时间分别为20%、30%和70%)，则全时当量为2+0.2+0.3+0.7=3.2人年。为国际上比较科技人力投入而制定的可比指标。。覆盖 1 个全国、30 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

研究与试验发展（R&D）人员全时当量指全时人员数加非全时人员按工作量折算为全时人员数的总和。例如：有两个全时人员和三个非全时人员(工作时间分别为20%、30%和70%)，则全时当量为2+0.2+0.3+0.7=3.2人年。为国际上比较科技人力投入而制定的可比指标。

数据类型

宏观级面板数据，覆盖1个全国。

时间跨度

1995-2024年，共30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	1995-2024
hg-eae13c20f02009a9e44d5b25de3d-dazhongxinggongyeqiyeyanjiuyushiyanfazhanrenyuanquanshidangliang-5ab253	大中型工业企业研究与试验发展人员全时当量	float	研究与试验发展（R&D）人员全时当量指全时人员数加非全时人员按工作量折算为全时人员数的总和。例如：有两个全时人员和三个非全时人员(工作时间分别为20%、30%和70%)，则全时当量为2+0.2+0.3+0.7=3.2人年。为国际上比较科技人力投入而制定的可比指标。

引用格式（Citation）

[1] 马克集数. 大中型工业企业研究与试验发展人员全时当量面板数据(1995-2024)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c20f02009a9e44d5b25de3d-dazhongxinggongyeqiyeyanjiuyushiyanfazhanrenyuanquanshidangliang-5ab253, 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：

Stata 复制代码

* 读取数据
use "hg_dazhongxinggongyeqiyeyanj_1_1995_2024.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_dazhongxinggongyeqiyeyanj_1, detail

如下载的是 Excel 格式，请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c20f02009a9e44d5b25de3d-dazhongxinggongyeqiyeyanjiuyushiyanfazhanrenyuanquanshidangliang-5ab253_1995_2024.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐