2003年 2003 194.07 2004年 2004 181.26 2005年 2005 178.35 2006年 2006 163.94 2007年 2007 152.13 2008年 2008 124.73 2009年 2009 125.55 2010年 2010 161.88 2011年 2011 173.73 2012年 2012 177.47 2013年 2013 177.64 2014年 2014 197.24 2015年 2015 211.95 2016年 2016 233.02 2017年 2017 254.79 2018年 2018 234.18 2019年 2019 254.00 2020年 2020 280.65 2021年 2021 288.64 2022年 2022 261.81 2003年 2003 194.07 2004年 2004 181.26 2005年 2005 178.35 2006年 2006 163.94 2007年 2007 152.13 2008年 2008 124.73 2009年 2009 125.55 2010年 2010 161.88 2011年 2011 173.73 2012年 2012 177.47 2013年 2013 177.64 2014年 2014 197.24 2015年 2015 211.95 2016年 2016 233.02 2017年 2017 254.79 2018年 2018 234.18 2019年 2019 254.00 2020年 2020 280.65 2021年 2021 288.64 2022年 2022 261.81
Panel Dataset — 宏观级面板数据

中国宏观谷子产量面板数据(1949-2022)

根据第三次全国农业普查结果,对2007年-2017年农业生产有关数据进行了修正。。数据整理自国家统计局。

免费数据 全国 更新 2026-02-23 1949-2022 · 74年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
1949–2022
共 74 年连续面板
有效样本
74
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
1153 896 639 382 125 1949 1964 1978 1993 2007 2022
折线为年度均值
1949
779.80
1961
522.90
1973
815.00
1985
597.70
1998
312.02
2010
161.88
2022
261.81
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 谷子产量(万吨)
1949 779.8
1950 870.7
1951 873.0
1952 1153.0
1953 957.7
1954 860.1
1955 1003.6
1956 846.5
1957 856.0
1958 811.9
根据第三次全国农业普查结果,对2007年-2017年农业生产有关数据进行了修正。。覆盖 1 个全国74 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

根据第三次全国农业普查结果,对2007年-2017年农业生产有关数据进行了修正。

数据类型

宏观级面板数据,覆盖1个全国。

时间跨度

1949-2022年,共74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 1949-2022
hg-eae13c299719ef8ca71a0-guzichanliang-d6fbe0 谷子产量 float 根据第三次全国农业普查结果,对2007年-2017年农业生产有关数据进行了修正。
引用格式(Citation)
[1] 马克集数. 谷子产量面板数据(1949-2022)[EB/OL]. https://s.macrodatas.cn/article/indicator/hg-eae13c299719ef8ca71a0-guzichanliang-d6fbe0, 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_guzichanliang_d6fbe0_1949_2022.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 描述性统计
summarize hg_guzichanliang_d6fbe0, detail

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "hg-eae13c299719ef8ca71a0-guzichanliang-d6fbe0_1949_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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